20应用统计考研复试要点(part5)--统计学

学习笔记，仅供参考，有错必纠

贾俊平统计学

变量选择与逐步回归

根据多个自变量建立回归模型时，若试图将所有的自变量都引进回归模型，带来的问题往往让人无所适从，或者是对所建立的模型不能进行有效的解释。

变量选择过程

在建立回归模型时，总希望尽可能用最少的变量来建立模型。但究竟哪些自变量应该引入模型，哪些自变量不应该引入模型，这就要对自变量进行一定的筛选。

如果在进行回归时，每次只增加一个变量，并且将新变量与模型中的变量进行比较，若新变量引人模型后以前的某个变量的t统计量不显著，这个变量就会被从模型中剔除。在这种情况下，回归分析就很难存在多重共线性的影响，这就是回归中的搜寻过程。

选择自变量的原则通常是对统计量进行显著性检验，检验的根据是：将一个或一个以上的自变量引人回归模型中时，是否使残差平方和(SSE)显著减少。如果增加一个自变量使残差平方和(SSE)显著减少，则说明有必要将这个自变量引入回归模型，否则，就没有必要将这个自变量引人回归模型。确定在模型中引人自变量 x i x_i

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