逐步回归分析

简介：
逐步回归分析是一种统计方法，通过自动添加或删除预测变量来构建模型，旨在识别对因变量影响最大的自变量组合。这种方法有助于简化模型并提高解释力。 逐步回归的基本思路是依次将变量引入模型，并在每次引入一个解释变量后进行F检验。同时，对已经加入的解释变量逐个执行t检验，如果某个已选入的解释变量因后续新变量的加入变得不再显著，则将其剔除。这一过程确保了只有那些具有统计意义的解释变量才会被保留在模型中。 这是一个反复迭代的过程：持续引入新的重要解释变量并移除不重要的旧变量，直到没有更多可以显著提升模型性能的新变量可添加，并且当前已包含在回归方程中的所有解释变量都是显著的。最终目标是获得一个最优的、仅包括那些有统计意义的解释变量集。 本段落件将通过具体实例展示如何使用MATLAB来实现逐步回归方法。