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2、标准化y=zscore(y，1)； %数列标准化r=corrcoef(x,y)；l=0； 消去的次数L=0; %引入变量的个数n，m=size(x)； m为变量的个数，n为观测的次数k=ones(m)；q=1； %判断逐步回归是否继续while(q=1)q=0； for i=1：mv(i)=r(i，m+1)2/r(i，i); 计算各因子的方差贡献endmax=1;min=1；for i=1:mif(max=1)&(k(i)=1)&(k(1)=0)|(v(i)v(max))&(k(i)=1))max=i；endif((min=1)&(k(i)=0)&(k(1)=1)(v(i)v(min)&(k(。

3、i)=0))min=i；endendif(l3)&(L+1=m)F1=v(max)/((r(m+1，m+1)v(max))/(n-l2)；if(F1F)disp( 引入第， num2str(max)， 个变量);k(max)=0；L=L+1;l=l+1;r=matdel(max，m+1,r)； matdel为消去变换程序q=1；endelseF2=v(min)/(r(m+1,m+1)/(nl1)；if((F2F)&(k(min)=0)disp( 剔除第， num2str(min), 个变量);k(min)=1；L=L1；l=l+1;r=matdel(min，m+1，r);q=1；elseF1=。

4、v(max)/(r(m+1,m+1)v(max)/(nl2);if(F1F)disp( 引入第, num2str(max), 个变量)；k(max)=0; 如果变量i引入，则对应的k变为0L=L+1；l=l+1;r=matdel(max，m+1,r);q=1；endendendenddisp(没有可剔除或引入的变量，逐步回归结束)；a=zeros(L)；j=1;for i=1：mif (k(i)=0)a(j)=i；j=j+1；end；end;xx=x(：,a(1);for i=2:Lxx=xx x(：，a(i);end；b=regress(y，xx); %回归系数R=sqrt(1r(m+1，m。

5、+1)); %复相关系数yyy=xxb； y的估计值ymean=mean(y); y平均值Q=(y-yyy)*(y-yyy)； %剩余平方和U=(yyyymean)*(yyyymean); %回归平方和rs=Q/(n-L1); 剩余方差f=U/L/(Q/(nL1))； %F统计量fid=fopen(result,w)；ss=引入第,num2str(a(1)；for i=2:Lss=ss，,num2str(a(i)；endss=ss,个变量；ss1=y=(,num2str(b(1)，x,num2str(a(1),)；for i=2：Lss1=ss1,+(，num2str(b(i),x，num2str(a(i)，);end；ss2=复相关系数=，num2str(R);ss3=剩余方差=,num2str(rs);ss4=F统计量=，num2str(f);ss5=剩余平方和=，num2str(Q)；fprintf(fid，%sn，ss);fprintf(fid，%sn,ss1);fprintf(fid，sn,ss2);fprintf(fid,sn，ss3);fprintf(fid，%sn,ss4);fprintf(fid，s,ss5);fclose(fid)；end。