逐步回归分析是怎样的

逐步回归分析是一种用于选择最佳预测变量组合的统计方法，常用于多元线性回归模型中。其核心思想是通过逐步添加或剔除变量，找到对因变量影响最显著的变量组合。

该方法通常分为三种类型：向前选择、向后剔除和双向逐步。每一步都基于统计指标（如p值、AIC、BIC）判断变量是否保留或引入。

逐步回归有助于简化模型、提高解释力，并避免过拟合。但需注意，它可能忽略变量间的交互作用，且结果依赖于初始变量集和判断标准。