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R回归逐步改变进入/移除标准，以及模型变量显著性

回归逐步改变进入/移除标准（Stepwise Regression Entry/Removal Criteria）是一种用于选择回归模型中变量的方法。在回归分析中，我们希望找到最佳的预测模型，即能够最准确地解释因变量的变化的模型。回归逐步改变进入/移除标准可以帮助我们确定哪些自变量对模型的预测能力最有贡献，以及哪些自变量可以从模型中移除。

回归逐步改变进入/移除标准通常包括以下几种方法：

逐步回归（Stepwise Regression）：该方法根据某种准则，逐步地将自变量引入或移除模型中。常见的逐步回归方法有前向逐步回归和后向逐步回归。
前向逐步回归（Forward Stepwise Regression）：该方法从一个空模型开始，每次迭代时选择一个最佳的自变量加入模型，直到不能再加入为止。选择最佳自变量的准则可以是AIC（赤池信息准则）或BIC（贝叶斯信息准则）等。
后向逐步回归（Backward Stepwise Regression）：该方法从包含所有自变量的完全模型开始，每次迭代时选择一个最不重要的自变量移除模型，直到不能再移除为止。选择最不重要自变量的准则可以是p值、F统计量等。

回归逐步改变进入/移除标准的优势在于可以自动选择变量，减少了人工选择变量的主观性，提高了模型的准确性和可解释性。它可以帮助我们识别出对因变量具有显著影响的自变量，从而更好地理解和预测数据。

应用场景：

在金融领域，可以使用回归逐步改变进入/移除标准来构建预测模型，例如预测股票价格、利率变动等。
在市场营销领域，可以使用回归逐步改变进入/移除标准来分析市场数据，预测销售额、用户行为等。
在医学研究领域，可以使用回归逐步改变进入/移除标准来探索疾病与各种因素之间的关系，例如预测疾病风险、药物疗效等。

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在做线性回归的时候，一般分为以下几个步骤： 1、画散点图，简单的查看是否存在线性关系（3D以下） 2、线性模型跑一遍试试效果 3、其中需要查看以下几个指标： 3.1 正太分布检验 3.1...多重共线性、异方差性、自相关性 3.2 变量显著性 3.4 拟合效果 4、解释变量上面一篇文章了解了如何利用t检验进行变量的显著性检验，下面着重学习如何进行多重共线性的检验...零、可决系数R方一、辅助回归模型检验二、方差膨胀系数（VIF） VIF的取值大于1，VIF值越接近于1，多重共线性越轻，反之越重。...引入了Pearson相关系数，其在协方差的基础上除以了两个随机变量的标准差，容易得出，pearson是一个介于-1和1之间的值，当两个变量的线性关系增强时，相关系数趋于1或-1；当一个变量增大，另一个变量也增大时...手动移除出共线性的自变量 2. 逐步回归法 3. 增加样本容量 4. 岭回归 5.

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R语言基于逐步多元回归模型的天猫商品流行度预测

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【温故知新】应用多元统计分析第四章回归变量的选择与逐步回归多因变量的多元线性回归

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