逐步回归分析是怎样的

逐步回归分析是一种用于解决多元线性回归问题的一种统计分析方法。它最初由Fisher和Wald在20世纪30年代提出，这种方法也称为“增量回归分析”，“分段回归分析”或“自下而上回归分析”。

逐步回归分析是一种建模方法，它能够识别多变量间的关联关系并建立一个准确的模型，以便预测和分析变量之间的相互作用。它有助于计算机程序员和管理者选择均值为正确的可变量，测量和预测因变量。

正则回归分析的基本原理是在拟合模型的过程中，每次增加一个变量，使得回归系数更加准确。它的操作方式是将变量一个一个地加入到回归方程中，以便识别出问题中对结果影响最大的变量，并判断其他变量是否对结果有重要作用。它可以帮助人们找到影响目标结果的变量，并确定这些变量与目标结果之间的关联程度。

逐步回归分析的步骤通常分为：数据清理，变量添加，变量删除和结论得出。首先，将待分析的变量转换为可用的变量，并进行数据清理。然后，在拟合模型的过程中，逐步地将变量添加到回归模型中，并计算回归系数，以及识别变量的关系。最后，从回归模型中删除不具有显著影响的变量，最终达到最优模型。

考虑两个因素，一种称为“前景因素”，它是模型中添加变量时需要考虑的；另一种称为“后景因素”，它是模型中删除变量时需要考虑的。因此，执行逐步回归分析时，除了注意前景因素之外，还应注意后景因素，以便更准确地做出预测。