逐步回归的思想和步骤
答：1、用每个自变量的标准化B/所有自变量标准化B之和，得出的百分比 即可表示该自变量对因变量的贡献占比，2、逐步回归的基本思想是将变量逐个引入模型，每引入一个解释变量后都要进行F检验，并对已经选入的解释变量逐个进行t检验，当原来引入的解释变量由于后面解释变量的引入变得不再显著时，则将其删除。...
答：逐步回归法是回归分析的一种优化手段，它在处理多元线性回归问题时非常有效。该方法的核心思想是通过对变量的逐步引入和筛选，建立最优的回归模型。具体步骤如下：逐步回归法的详细解释：1. 变量筛选：在多元线性回归中，往往存在多个可能对结果产生影响的变量。逐步回归法通过一定的统计测试，如F检验或t检...
答：逐步回归法主要包括两个核心步骤：变量选择和模型构建。在变量选择阶段，通过设定的准则，如F统计量或AIC信息准则等，对自变量进行筛选，选择对模型贡献显著的变量进入回归方程。在模型构建阶段，根据选定的自变量集合，通过最小二乘法或其他估计方法构建回归方程，并评估模型的拟合效果和预测能力。在这个过程中...
答：逐步回归的基本思想是将变量逐个引入模型，每引入一个解释变量后都要进行F检验，并对已经选入的解释变量逐个进行t检验，当原来引入的解释变量由于后面解释变量的引入变得不再显著时，则将其删除。以确保每次引入新的变量之前回归方程中只包含显著性变量。这是一个反复的过程，直到既没有显著的解释变量选入...
答：1、强迫回归法是将所有选定的自变量一起放入模型中，直接去计算包含所有自变量的整个模型能够解释多少因变量中的变异，以及各个自变量单独的贡献有多少。2、 逐步回归法的基本思想是：将变量一个一个引入，每引入一个变量时，要对已选入的变量进行逐个检验。当原引入的变量由于后面变量的引入而变得不再...
答：其基本思想是:将自变量逐个引人，引入的条件是其偏回归平方和经检验后是显著的。同时，每引人一个新的自变量后，要对旧的自变量逐个检验，剔除偏回归平方和不显著的自变量。这样一直边引入边剔除，直到既无新变量引人也无旧变量删除为止。它的实质是建立“最优”的多元线性回归方程。具体步骤如下：先用...
答：逐步回归法是一种统计方法，旨在建立回归模型时自动选择最相关的变量。其基本原理包括以下几个步骤：1. 初始阶段，模型不包含任何自变量。2. 逐个引入自变量，并对模型进行统计检验，以确保每个新加入的自变量对因变量有显著影响。3. 在每次添加新自变量后，对已有的自变量进行重新检验。如果新加入的自变量...
答：逐步回归的基本思想是，从当前在圈外的全部变量中，挑选其偏回归平方和贡献最大的变量，用方差比进行显著性检验的办法，判别是否选入；而当前在圈内的全部变量中，寻找偏回归平方和贡献最小的变量，用方差比进行显著性检验的办法，判别是否从回归方程中剔除。选入和剔除循环反复进行，直至圈外无符合条件...
答：逐步回归是一种线性回归模型自变量选择方法，其基本思想是将变量一个一个引入，引入的条件是其偏回归平方和经验是显著的。同时，每引入一个新变量后，对已入选回归模型的老变量逐个进行检验，将经检验认为不显著的变量删除，以保证所得自变量子集中每一个变量都是显著的。此过程经过若干步直到不能再引入新...
答：逐步回归的基本流程是：首先，从所有可能的自变量中选取贡献最大的变量加入模型，通过显著性检验确认其有效性；然后，在已加入的变量中寻找贡献最小的，进行剔除检验。这个过程反复进行，直至没有新的变量可供选入，也没有变量需要剔除为止。在计算过程中，利用线性代数的消去变换法来简化变量选择过程。在...
网友评论：
言光18489805651：
什么是逐步回归法 -
61006沙云
： 在研究多项式回归问题时,自变量可能是一组不同的变量或某些组合的变量.但这些自变量对因变量y的影响不尽相同,有些自变量的作用可以忽略,而保留与 y有显著关系的适度“好”的那部分自变量,这就属于多元回归分析中变量筛选问题....
言光18489805651：
统计学中什么是逐步回归,?
61006沙云
： 求回归方程最常见的是两种方式,第一是逐步回归,第二是进入.进入的意思就是一次性把所有变量放入回归方程中.逐步回归是指每次进入一个回归系数最显著的变量或每次去除一个回归系数最不显著的自变量,从而循序渐进地得到最终的回归方程.比如做智力,个人能力,家里条件对学习成绩的影响,逐步回归的做法一般就是每次进入一个效应最大的自变量,比如先单独进入智力,然后进入个人能力,此时的自变量是智力和个人能力两个变量,最后进入家庭条件.
言光18489805651：
如何使用SPSS进行逐步回归分析? -
61006沙云
： 逐步回归分析 在自变量很多时,其中有的因素可能对应变量的影响不是很大,而且x之间可能不完全相互独立的,可能有种种互作关系.在这种情况下可用逐步回归分析,进行x因子的筛选,这样建立的多元回归模型预测效果会更较好. 逐步回...
言光18489805651：
SPSS做的逐步回归分析,怎样解释结果? -
61006沙云
： SPSS做的逐步回归分析,怎样解释结果? 举例进行说明.某研究收集到美国50个州关于犯罪率的一组数据,包括人口、面积、收入、文盲率、高中毕业率、霜冻天数、犯罪率共7个指标,现在我们想考察一下州犯罪率和哪些指标有关. 从数据...
言光18489805651：
逐步回归法修正多重共线性,Eviews如何实现 -
61006沙云
： 1、创建一个时间在1978—2000的时间序列工作文件.抄 2、创建变量,并输入数据. 3、选择计算X1、X2、X3的简单相关系数.在工作窗口中定义这两个序列,然后单击鼠标右袭键,选择Open—as Group. 4、再在显示的组工作窗口中点击View—Covariance Analysis. 5、在弹出的Covariance Analysis框中勾选Correlation,按OK. 6、三个变量之间两两之间的相关系数很zhidao大,相关程度也较高,因次存在着多重共线性.
言光18489805651：
关于逐步回归分析的问题 -
61006沙云
： 逐步回归的原理不是你这样理解的.逐步回归是将一组变量全部选进去进行拟合,从自变量和因变量的显著性大小逐步选择变量进入模型中.而进入模型中的自变量并不是按照显著性进行排序的,而是按照自变量的顺序排的.参数检验表中的beta并不是表示显著性的概率值,而是标准回归系数,表示自变量对因变量影响大小的系数,就是通常模型中的变量系数.因此在模型中剩下的自变量中都是对因变量有显著的影响,而并没有按影响的大小进行排序.
言光18489805651：
逐步回归和层次回归有什么区别呢 -
61006沙云
： 多元回归分析又可分为“逐步回归”(stepwise regression)和“层次回归”(hierarchical regression).“逐步回归”先选择与效标相关最高的预测变量进入方程,然后,运用偏相关方法,逐一检验与效标相关较高或次高的预测变量,直至新增变量不再产生具有统计显著意义的增量效应为止.“层次回归”则由研究者根据理论或实际需要确定不同变量进入回归方程的顺序. 这个可能用软件来实践下就会慢慢清晰概念了,可惜我也只听张老师淡淡的讲过些,希望对你有帮助!
言光18489805651：
线性回归何时做全变量或逐步回归 -
61006沙云
： 强迫回归法是指将所有的自变量强制纳入进行分析,忽略缺失值的影响.逐步回归法又分为前向和后向逐步,前者是一个一个地添加自变量,后者是先将所有的自变量分析后再观察那个自变量对应sig值最大,就把那个自变量去除,再分析其他自变量的回归分析,然后再观察结果表格,又将sig值最大的自变量去除...以此下去,自变量的数量越来越少.. 推荐阅读:张文彤.SPSS统计分析基础(或高级)教程.高教出版社.
言光18489805651：
多元线性回归与多元逐步回归分析是一回事吗 -
61006沙云
： 不是一回事,多元线性回归分析强调自变量有多个,并且自变量与因变量是线性关系.其中自变量进入回归方程的方式有多种,逐步进入法就是其中之一,因而叫逐步回归分析.除了逐步进入法还有全部进入法、向前、向后法等.(南心网 SPSS逐步回归分析)
