逐步回归就是先将解释变量全部引入模型,再逐个检验每个解释变量的显著性,并将不显著的解释变量予以剔除,直至模型中的解释变量都显著为止
举一反三
- 线性回归模型中检验回归显著性时结果显著,则所有解释变量对被解释变量都没有解释力
- 在对模型的解释变量进行选择时，我们常用逐步回归法，即以Y为被解释变量，逐个引入解释变量X，构成回归模型，进行模型估计。如果在引入一个新解释变量后，模型的拟合优度显著提高，则说明新引入的变量是（ ）。 A: 其他解释变量可以替代的变量 B: 可以被舍去的变量 C: 一个独立解释变量 D: 随机分布的变量
- 在含有三个解释变量的模型的回归分析结果中，有方程显著性检验的F的值为432.67，其P值为0.000000，则表明 A: 第二个解释变量对被解释变量的影响不显著 B: 模型所描述的变量之间的线性关系总体上显著 C: 第一个解释变量对被解释变量的影响显著 D: 三个解释变量对被解释变量的影响显著
- （）方法的基本思想是将变量逐个引入模型，每引入一个解释变量后，都要进行F检验，并对已经选入的解释变量逐个进行t检验，当原来引入的解释变量由于后面解释变量的引入而变得不再显著时，将其提出。
- 当模型中引入一个对被解释变量有显著解释作用且和已有变量不相关的解释变量时， 。