逐步回归分析法是多元线性回归的分析方法之一。
逐步回归分析法是多元线性回归的分析方法之一。
在决定一个回归模型的“最优”解释变量集时人们常用逐步回归的方法。在逐步回归中既可采取每次引进一个解释变量的程序(逐步向前回归)，也可以先把所有可能的解释变量都放在一个多元回归中，然后逐一地将它们剔除(逐步向后回归)。加进或剔除一个变量，通常是根据F检验看其对ESS的贡献而作出决定的。根据你现在对多重共线性的认识，你赞成任何一种逐步回归的程序吗?为什么?
在决定一个回归模型的“最优”解释变量集时人们常用逐步回归的方法。在逐步回归中既可采取每次引进一个解释变量的程序(逐步向前回归)，也可以先把所有可能的解释变量都放在一个多元回归中，然后逐一地将它们剔除(逐步向后回归)。加进或剔除一个变量，通常是根据F检验看其对ESS的贡献而作出决定的。根据你现在对多重共线性的认识，你赞成任何一种逐步回归的程序吗?为什么?
中国大学MOOC: 对于多元线性回归模型，一般选择逐步回归法
中国大学MOOC: 对于多元线性回归模型，一般选择逐步回归法
有一四元线性回归分析，方差分析结果如下，在做逐步回归时，应先剔除的变量为（ ）。da42a678574442789c7bb01da00e2a75.png
有一四元线性回归分析，方差分析结果如下，在做逐步回归时，应先剔除的变量为（ ）。da42a678574442789c7bb01da00e2a75.png
建立一元线性回归模型的主要方法有（）。 A: 因素分析法 B: 平均数方法 C: 最小二乘法 D: 逐步回归法
建立一元线性回归模型的主要方法有（）。 A: 因素分析法 B: 平均数方法 C: 最小二乘法 D: 逐步回归法
建立回归模型时，变量选择的方法主要有（） A: 向前选择 B: 向后剔除 C: 中间插入 D: 逐步回归 E: 最优子集
建立回归模型时，变量选择的方法主要有（） A: 向前选择 B: 向后剔除 C: 中间插入 D: 逐步回归 E: 最优子集
在多元回归分析中，利用逐步回归方法可以（ ）。 A: 避免回归模型的线性关系不显著 B: 避免所建立的回归模型存在多重共线性 C: 提高回归方程的估计精度 D: 使预测更加可靠
在多元回归分析中，利用逐步回归方法可以（ ）。 A: 避免回归模型的线性关系不显著 B: 避免所建立的回归模型存在多重共线性 C: 提高回归方程的估计精度 D: 使预测更加可靠
在以下市场态势预测方法中，最为严谨的是：（） A: 一元线性回归 B: 二元线性回归 C: 多元线性回归 D: 逐步多元回归
在以下市场态势预测方法中，最为严谨的是：（） A: 一元线性回归 B: 二元线性回归 C: 多元线性回归 D: 逐步多元回归
逐步回归法的特点有
逐步回归法的特点有
试述逐步回归法的思想方法。
试述逐步回归法的思想方法。