• 逐步回归流程:

(1)初始模型不包含任何自变量

引入变量过程:

(2)对每一个未被引入的自变量,将该自变量引入原模型,视作新模型;

(3)对新模型和原模 型进行 F 检验,如果 p 值低于变量被保留的 p 值阈值,则能提高模型的解释能力,引入该自变量。

(4)当步骤(3)中有多个自变量均满足该条件时,取其中p最小的自变量

(5)重复步骤(2)、(3)、(4)直到没有符合条件的自变量,得到包含多个自变量的新模型

剔除变量过程:

(6)将步骤(5)得到的新模型中的自变量逐一剔除

(7)对剔除后的模型进行F检验,如果 p 值高于变量被剔除的 p 值阈值,则不会降低模型解释能力,剔除该自变量。

(8)当步骤(7)中有多个自变量均满足该条件时,取其中p最大的自变量

(9)重复步骤(6)、(7)、(8)直到没有符合条件的自变量。