逐步回歸分析

逐步回歸分析（stepwise regression analysis），選擇自變數以建立最優回歸方程的回歸分析方法。最優回歸方程，指在回歸方程中，包含所有對因變數有顯著影響的自變數，而不包含對因變數影響不顯著的自變數。過程是：按自變數對因變數影響效應，由大到小逐個把有顯著影響的自變數引入回歸方程，而那些對因變數影響不顯著的變數則可能被忽略。另外，已被引入回歸方程的變數在引入新變數後，其重要性可能會發生變化，當效應不顯著時，則需要從回歸方程中將此變數剔除。引入一個變數或從回歸方程中剔除一個變數都稱為逐步回歸的一步。每一步都要進行F檢驗，以保證在引入新變數前回歸方程中只含有對因變數影響顯著的變數，而不顯著的變數已被剔除。直到回歸方程中所有變數都不能剔除而又沒有新變數可以引入時為止，逐步回歸過程結束。實際套用時，需要注重逐步回歸分析跟自己研究假設之間的關聯。由於運算過程比較複雜，可通過統計軟體中的回歸分析模組進行。

基本介紹

• 中文名：逐步回歸分析
• 外文名：stepwise regression analysis