讯阳文艺网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
逐步回归和层次回归有什么区别？
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.
逐步多元线性回归分析的含义？
多元逐步回归分析的目的是为了看每个解释变量对被解释变量的影响程度，当方程出现了异方差性，影响了回归方程的准确性，则要把这个变量剔除。
谁知道多元回归与逐步回归的区别？
回归是一种数据分析方法。逐步回归只是回归过程采用的其中一种方法而已。多元线性回归可以和非线性回归相区分，也就是解释变量和被解释变量之间建立的回归方程。
多元回归是回归分析建模的一种，有一个因变量，建模的时候可能的解释变量有多个，但是搞不清楚哪些变量是解释变量，哪些是干扰变量，所以就想到把变量采用不同的方法放到模型中去进行回归建模。这种方法叫作多元回归法。
逐步回归分析结果怎么分析？
从资料所具备的条件来说，作相关分析时要求两变量都是随机变量（如：人的身长与体重、血硒与发硒）；作回归分析时要求因变量是随机变量，自变量可以是随机的，也可以是一般变量(即可以事先指定变量的取值，如：用药的剂量)。
在统计学教科书中习惯把相关与回归分开论述，其实在应用时，当两变量都是随机变量时，常需同时给出这两种方法分析的结果；另外，若用计算器实现统计分析，可用对相关系数的检验取代对回归系数的检验,这样到了化繁为简的目的。
回归分析和相关分析都是研究变量间关系的统计学课题，它们的差别主要是：1、在回归分析中，y被称为因变量，处在被解释的特殊地位，而在相关分析中，x与y处于平等的地位，即研究x与y的密切程度和研究y与x的密切程度是一致的；2、相关分析中，x与y都是随机变量，而在回归分析中，y是随机变量，x可以是随机变量，也可以是非随机的，通常在回归模型中，总是假定x是非随机的；3、相关分析的研究主要是两个变量之间的密切程度，而回归分析不仅可以揭示x对y的影响大小，还可以由回归方程进行数量上的预测和控制。
什么是逐步回归法？
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。
下面将介绍的逐步回归法，在变量筛选上是行之有效的数学方法。
逐步回归的基本思想是，从当前在圈外的全部变量中，挑选其偏回归平方和贡献最大的变量，用方差比进行显著性检验的办法，判别是否选入；而当前在圈内的全部变量中，寻找偏回归平方和贡献最小的变量，用方差比进行显著性检验的办法，判别是否从回归方程中剔除。
选入和剔除循环反复进行，直至圈外无符合条件的选入项，圈内无符合条件的剔除项为止。
在逐步回归计算中需要用到线性代数中的消去变换法进行变量的选入。
对选入变量的回归系数进行显著性检验，剔除变量仍进行F－检验。
经过若干次选入变量和剔除变量之后，所有变量再没有可入选或剔除的，选择变量的步骤停止，整理资料，得出回归方程。
逐步回归法由于剔除了不重要的变量，因此，无需求解一个很大阶数的回归方程,显著提高了计算效率；又由于忽略了不重要的变量，避免了回归方程中出现系数很小的变量而导致的回归方程计算时出现病态，得不到正确的解。
在解决实际问题时，逐步回归法是常用的行之有效的数学方法。
逐步回归的计算一般需借助计算机计算。
逐步回归分析的意义？
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。
逐步回归法作为建立最优线性回归模型的一种方法，在经济研究中也得到广泛的应用，尤其是在经济建模与预测中。
因为逐步回归法简单易行，所得的回归方程的变量较少，并保留了影响最显著的重要变量，而且在实践中这种方法也被证明较为有效，预测精确度较高；同时经济变量之间往往存在相互关系，即经济变量可能存在多重共线性，而逐步回归在一定程度上可以修正多重共线性。
逐步回归分析的三个步骤？
逐步回归分析法的步骤：对全部因素按其对y的影响程度大小（偏回归平方的大小），从大到小地依次逐个地引入回归方程；随时对回归方程当时所含的全部变量进行检验，看其是否仍然显著；在剩余的未选因素中，选出对y作用最大者，检验其显著性，显著者，引入方程，不显著者，则不引入。
