1 第6 章 逐步回归分析 多元逐步回归方法的基本思路：自动地从大 量的可供选择的变量中选取最重要的变量，据以 建立回归分析的预测或者解释模型。 变量选取的根据是自变量对因变量作用程度 的大小：保留作用程度大的变量，剔除作用小的 变量。是否选取一个变量，定量判据之一就是相 关系数。假定有m 个自变量，1 个因变量（用y 表示），则全部变量（包括自变量和因变量）之 间的相关系数矩阵可以表作 6.1 基本原理根据相关系数定义一个自变量的“ 贡献” 系数 按照贡献系数的大小决定一个自变量的去留。 式中Pj 表示第j 个自变量对因变量的贡献系数，Rjy 表示第j 个自变量与因变量的相关系数，Rjj 表示相 关系数矩阵对角线上第j 行第j 列元素 (j=1,2,m) 。 第l 步计算的贡献系数表示为 在逐步回归分析过程中，我们不仅要引入 贡献最大的自变量，同时要考虑剔除贡献最小 的因变量。因此，变量的存留与否又涉及到另 一个统计判据F 检验。设定一个显著性水平 ，查F 检验表，找到F 检验的临界值F 。 在第l 步计算中，假如第v个自变量的贡献系 数最大，数值为根据F 检验来判断该自变量是否应该
