逐步回归分析结果解释
逐步回归剖析的价值？
逐步回归分析的意义？
逐步回归剖析是多元回归分析中的一种方法。多元回归分析主要是用于科学研究好几个变量中间相互依存之间的关系，而逐步回归剖析通常用以创建最佳或适宜的线性回归模型，进而更加深刻地科学研究变量间的依存关系。逐步回归法做为创建最佳线性回归模型的一种方法，在社会实验中也得到了广泛应用，尤其是在经济发展模型与预测分析中。由于逐步回归法简便易行，所获得的回归方程的变量偏少，并保存了危害最为明显的主要变量，并且结合实际此方法又被证实比较合理，预测分析精准度比较高；与此同时经济发展变量中间通常存有内在联系，即经济发展变量确实存在多重共线性，而逐步回归在一定程度上能够调整多重共线性。
什么叫逐步回归法？
在分析多项式回归问题的时候，自变量很有可能是一组不同类型的变量或某些的组合变量。
但是这些自变量对因变量y的危害各有不同，有一些自变量的功效可以忽略不计，而保存与 y有明显联系的适当“好”的那部分自变量，这便归属于多元回归分析中变量挑选难题。
下边将推荐的逐步回归法，在变量挑选上有切实可行的数学原理。
逐步回归的最基本思想是，从现阶段在圈外人的所有变量中，选择其偏回归平方和奉献最大的一个变量，用标准差比开展显著性检验的方法，辨别是不是选入；而现阶段在圈内的所有变量中，找寻偏回归平方和奉献最小变量，用标准差比开展显著性检验的方法，辨别是不是从回归方程中剔除。
选入和剔除循环往复开展，直到圈外人无对符合条件的选入项，圈里无对符合条件的剔除项才行。
在逐步回归测算中需要使用线性代数里的消除变换法开展变量的选入。
对选入变量的相关系数开展显著性检验，剔除变量仍开展F－检测。
通过许多次选入变量和剔除变量以后，全部变量再没有可当选或剔除的，挑选变量的流程终止，整理资料，得到回归方程。
逐步回归法因为剔除了不重要的变量，因而，不用求得一个非常大级别的回归方程,显著提升了计算效率；又由于忽视了不重要的变量，防止了回归方程里出现指数很小的变量而造成的回归方程计算时发生心理扭曲，无法得到正确解。
在解决问题时，逐步回归法是常见的切实可行的数学原理。
逐步回归计算一般需依靠计算机计算。