逐步回归法的基本原理
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使得某个原有自变量变得不再显著，那么这个原有自变量将被移除。
4. 这一过程继续，直到没有更多的自变量可以显著地改进模型，或者没有自变量能够通过检验。
逐步回归分析的目的在于构建一个既简洁又有效的模型，减少多重共线性问题，同时保留对因变量有重要影响的自变量。这种方法在多个学科领域中得到应用，包括医学、气象学、人文科学和经济学等。通过逐步回归，研究人员可以更准确地理解变量间的复杂关系，并据此做出更合理的预测和解释。
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