什么是逐步回归分析？什么情况下使用？

什么是逐步回归分析？什么情况下使用？~

逐步回归在做多元线性回归分析时使用，当自变量较多时，我们需要选择对因变量有显著影响的变量，而舍去对因变量无显著影响的变量，最好的方法就是回归分析

逐步回归在做多元线性回归分析时使用,当自变量较多时,我们需要选择对因变量有显著影响的变量,而舍去对因变量无显著影响的变量,最好的方法就是回归分析

逐步回归分析法是将变量逐个引入模型，每引入一个解释变量后都要进行检验，并对已经选入的解释变量逐个进行检验，当原来引入的解释变量由于后面解释变量的引入变得不再显著时，则将其删除。以确保每次引入新的变量之前回归方程中只包含显著性变量的方法。
逐步回归分析是多元回归分析中的一种方法。回归分析是用于研究多个变量之间相互依赖的关系，而逐步回归分析往往用于建立最优或合适的回归模型，从而更加深入地研究变量之间的依赖关系。目前，逐步回归分析被广泛应用于各个学科领域，如医学、气象学、人文科学、经济学等。
拓展资料：
逐步回归分析结果解读逐步回归模型的基本原理是，把逐步回归分析每个解释变量依次引入模型进行F检验，同时对已引入的解释变量逐个进行T检验。当引入新的解释变量而造成原解释变量与被解释变量的相关性不再显著时，将不显著的解释变量剔除。依次类推，逐步回归分析保证在每次引入新的解释变量之前回归方程中只包含显著的变量，直到没有更显著的解释变量加入回归方程，也没有次显著的解释变量被剔除。此时，所得到的回归方程是显著性最优的解释变量组合，这样既完成了解释变量间显著性的对比，同时又能解决多重共线性问题。对上述模型与数据进行逐步回归。
金融指货币的发行、流通和回笼，贷款的发放和收回，存款的存入和提取，汇兑的往来等经济活动。金融的本质是价值流通。金融产品的种类有很多，其中主要包括银行、证券、保险、信托等。金融所涉及的学术领域很广，其中主要包括：会计、财务、投资学、银行学、证券学、保险学、信托学等等。金融期货是期货交易的一种。期货交易是指交易双方在集中的交易市场以公开竞价的方式所进行的标准化期货合约的交易。而期货合约是期货交易的买卖对象或标的物，是由期货交易所统一制定的，规定了某一特定的时间和地点交割一定数量和质量商品的标准化合约。金融期货合约的基础工具是各种金融工具（或金融变量），如外汇、债券、股票、价格指数等。换言之，金融期货是以金融工具（或金融变量）为基础工具的期货交易。

自变量个数较少时，可采取强制纳入的方式，自变量个数较多时，可考虑采取逐步回归。有的研究会根据样本量大小，选择先做一元线性回归，逐个考察单个自变量的影响，然后再选择有显著影响的自变量做多重线性回归。结合相关性结果与样本量，本例拟直接采用逐步回归，接下来做多重线性逐步回归。

在“进阶方法”栏目下，选择【逐步回归】，将犯罪率拖拽至【定量Y】框内，人口、面积等6个自变量拖拽至【定量/定类X】框内。默认勾选【保存残差和预测值】，默认选择【逐步法】进行回归。最后点击“开始分析”即可。

SPSSAU输出的回归结果表格，是一张整合后的三线表表格，内含回归系数、自变量显著性t检验、模型评价决定系数R评分，以及总体回归模型显著性检验结果。具体见下图。

（1）最终模型中只保留了人口、文盲率，人口、文盲率对犯罪率的影响有统计学意义（t=2.808，p=0.007；t=6.978，p＜0.01）；面积、收入、高中毕业率、霜冻天数不在模型内，说明这4个自变量对犯罪率的影响无统计学意义。由标准化回归系数可知，对犯罪率的影响，相对而言是文盲率比人口相对要重要。

（2）回归模型：Hat Y = 1.652+0.00022*人口+4.081*文盲率；回归模型总体有统计学意义（F=30.75，P＜0.01）。

（3）模型调整后的R平方=0.548，即该回归模型可解释因变量犯罪率变化的54.8%，模型解释能力略先不足。

除了X与Y线性相关条件外，线性回归还对残差有条件要求。主要表现为要求回归残差独立，回归残差服从正态分布，残差无异方差性。

此前我们要求SPSSAU计算并另存回归模型的残差和预测值数据，这两个新的数据，在 “我的数据”中查看数据即可看到。

绝大多数点落在对角线上，即可认为数据近似服从正态分布。本例认为满足该条件。同样地，也可以命令SPSSAU绘制残差数据带正态曲线的直方图，或正态QQ图做判断，其结论均一致。

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仙居县18432861745： 逐步回归分析法是基于什么情况下提出的 - ？
尉迟朗烧伤： 逐步回归在做多元线性回归分析时使用,当自变量较多时,我们需要选择对因变量有显著影响的变量,而舍去对因变量无显著影响的变量,最好的方法就是回归分析

仙居县18432861745： spss软件中,回归分析方法,什么时候用“进入”,什么时候用“逐步”. - ？
尉迟朗烧伤： 只有当有多个自变量时,才需要进行选择,一般用“逐步”较好.

仙居县18432861745： 什么是逐步回归法 - ？
尉迟朗烧伤： 在研究多项式回归问题时,自变量可能是一组不同的变量或某些组合的变量.但这些自变量对因变量y的影响不尽相同,有些自变量的作用可以忽略,而保留与 y有显著关系的适度“好”的那部分自变量,这就属于多元回归分析中变量筛选问题....

仙居县18432861745： 线性回归何时做全变量或逐步回归 - ？
尉迟朗烧伤： 强迫回归法是指将所有的自变量强制纳入进行分析,忽略缺失值的影响.逐步回归法又分为前向和后向逐步,前者是一个一个地添加自变量,后者是先将所有的自变量分析后再观察那个自变量对应sig值最大,就把那个自变量去除,再分析其他自变量的回归分析,然后再观察结果表格,又将sig值最大的自变量去除...以此下去,自变量的数量越来越少.. 推荐阅读:张文彤.SPSS统计分析基础(或高级)教程.高教出版社.

仙居县18432861745： 如何使用SPSS进行逐步回归分析? - ？
尉迟朗烧伤： 逐步回归分析 在自变量很多时,其中有的因素可能对应变量的影响不是很大,而且x之间可能不完全相互独立的,可能有种种互作关系.在这种情况下可用逐步回归分析,进行x因子的筛选,这样建立的多元回归模型预测效果会更较好. 逐步回...

仙居县18432861745： 统计学中什么是逐步回归,? ？
尉迟朗烧伤： 求回归方程最常见的是两种方式,第一是逐步回归,第二是进入.进入的意思就是一次性把所有变量放入回归方程中.逐步回归是指每次进入一个回归系数最显著的变量或每次去除一个回归系数最不显著的自变量,从而循序渐进地得到最终的回归方程.比如做智力,个人能力,家里条件对学习成绩的影响,逐步回归的做法一般就是每次进入一个效应最大的自变量,比如先单独进入智力,然后进入个人能力,此时的自变量是智力和个人能力两个变量,最后进入家庭条件.

仙居县18432861745： 怎么在spss上做层次回归分析 - ？
尉迟朗烧伤： 线性回归是研究X对于Y的影响,如果说有多个X,希望让模型自动找出有意义的X,此时就可以使用逐步回归.另外在一些管理类研究中会涉及到中介作用或者调节作用,此时就可能使用到分层回归等.操作:SPSSAU[进阶方法]-->[分层回归].

仙居县18432861745： 逐步回归和层次回归有什么区别呢 - ？
尉迟朗烧伤： 多元回归分析又可分为“逐步回归”(stepwise regression)和“层次回归”(hierarchical regression).“逐步回归”先选择与效标相关最高的预测变量进入方程,然后,运用偏相关方法,逐一检验与效标相关较高或次高的预测变量,直至新增变量不再产生具有统计显著意义的增量效应为止.“层次回归”则由研究者根据理论或实际需要确定不同变量进入回归方程的顺序. 这个可能用软件来实践下就会慢慢清晰概念了,可惜我也只听张老师淡淡的讲过些,希望对你有帮助!

仙居县18432861745： 关于逐步回归分析的问题 - ？
尉迟朗烧伤： 逐步回归的原理不是你这样理解的.逐步回归是将一组变量全部选进去进行拟合,从自变量和因变量的显著性大小逐步选择变量进入模型中.而进入模型中的自变量并不是按照显著性进行排序的,而是按照自变量的顺序排的.参数检验表中的beta并不是表示显著性的概率值,而是标准回归系数,表示自变量对因变量影响大小的系数,就是通常模型中的变量系数.因此在模型中剩下的自变量中都是对因变量有显著的影响,而并没有按影响的大小进行排序.

仙居县18432861745： SPSS 多元回归分析中,采用逐步回归的结果怎么解释呀? - ？
尉迟朗烧伤： 这是正常现象.在spss多元线性逐步回归中,早先已经进入方程的变量可以又被踢出来.多元线性逐步回归要求能留在方程中的变量必须要同时符合2个条件:一是对模型必需要有足够的影响力,二是对不能方程中的其他变量产生明显的影响(...