逐步回归分析
逐步回归分析
逐步回归分析引言逐步回归分析是一种回归分析的方法，它通过逐步加入和删除自变量，来选择最佳的自变量子集，以建立最佳的回归模型。
在统计学和数据分析中广泛应用，尤其在多变量分析中，逐步回归可以帮助我们确定对目标变量有较强预测能力的自变量。
逐步回归的基本原理在逐步回归中，我们首先选择一个自变量作为基础模型，并对其进行回归分析。
然后，我们逐步地加入剩余的自变量，并根据一定的准则来评估加入自变量后模型的性能。
如果加入自变量后模型的性能显著提升，那么就将该自变量加入模型中。
反之，如果加入自变量后模型的性能没有显著提升，那么就将该自变量排除在外。
这样反复进行，直到所有可能的自变量都被考虑过，得到最佳的回归模型。
逐步回归的基本原理可以用以下步骤总结：1.初始化一个基础模型，选定第一个自变量。
2.对基础模型进行回归分析并评估其性能。
3.遍历剩余的自变量，依次加入到基础模型中，并评估加入自变量后模型的性能。
4.根据一定准则（如F统计量、AIC、BIC等）来判断加入自变量后模型的性能是否显著提升。
5.如果加入自变量后模型的性能显著提升，那么将该自变量加入模型中。
6.反之，如果加入自变量后模型的性能没有显著提升，那么将该自变量排除在外。
7.重复步骤3-6，直到所有可能的自变量都被考虑过，得到最佳的回归模型。
逐步回归的优缺点逐步回归作为一种特定的变量选择方法，具有以下优点：•可以帮助我们快速确定对目标变量有较强预测能力的自变量，避免了将所有自变量都加入模型中的复杂性和冗余性。
•可以降低模型的复杂度，减少过拟合的可能性。
•可以提高模型的解释能力，筛选出与目标变量相关性高的自变量。
然而，逐步回归也存在一些缺点：•过于依赖于原始数据的初始情况，可能导致不同初始情况下得到不同的最终模型。
•不能保证得到全局最优解，只能得到局部最优解。
•在特征空间较大的情况下，计算复杂度较高。
逐步回归的应用场景逐步回归适用于以下情况：1.当自变量较多时，希望从中选出对目标变量有较强预测能力的子集。
逐步回归分析
逐步回归分析逐步回归分析１、逐步回归分析的主要思路在实际问题中, ⼈们总是希望从对因变量有影响的诸多变量中选择⼀些变量作为⾃变量, 应⽤多元回归分析的⽅法建⽴“最优”回归⽅程以便对因变量进⾏预报或控制。
所谓“最优”回归⽅程, 主要是指希望在回归⽅程中包含所有对因变量影响显著的⾃变量⽽不包含对影响不显著的⾃变量的回归⽅程。
逐步回归分析正是根据这种原则提出来的⼀种回归分析⽅法。
它的主要思路是在考虑的全部⾃变量中按其对的作⽤⼤⼩, 显著程度⼤⼩或者说贡献⼤⼩, 由⼤到⼩地逐个引⼊回归⽅程, ⽽对那些对作⽤不显著的变量可能始终不被引⼈回归⽅程。
另外, ⼰被引⼈回归⽅程的变量在引⼊新变量后也可能失去重要性, ⽽需要从回归⽅程中剔除出去。
引⼈⼀个变量或者从回归⽅程中剔除⼀个变量都称为逐步回归的⼀步, 每⼀步都要进⾏检验, 以保证在引⼈新变量前回归⽅程中只含有对影响显著的变量, ⽽不显著的变量已被剔除。
逐步回归分析的实施过程是每⼀步都要对已引⼊回归⽅程的变量计算其偏回归平⽅和(即贡献), 然后选⼀个偏回归平⽅和最⼩的变量, 在预先给定的⽔平下进⾏显著性检验, 如果显著则该变量不必从回归⽅程中剔除, 这时⽅程中其它的⼏个变量也都不需要剔除(因为其它的⼏个变量的偏回归平⽅和都⼤于最⼩的⼀个更不需要剔除)。
相反, 如果不显著, 则该变量要剔除, 然后按偏回归平⽅和由⼩到⼤地依次对⽅程中其它变量进⾏检验。
将对影响不显著的变量全部剔除, 保留的都是显著的。
接着再对未引⼈回归⽅程中的变量分别计算其偏回归平⽅和, 并选其中偏回归平⽅和最⼤的⼀个变量, 同样在给定⽔平下作显著性检验, 如果显著则将该变量引⼊回归⽅程, 这⼀过程⼀直继续下去, 直到在回归⽅程中的变量都不能剔除⽽⼜⽆新变量可以引⼊时为⽌, 这时逐步回归过程结束。
２、逐步回归分析的主要计算步骤(1) 确定检验值在进⾏逐步回归计算前要确定检验每个变量是否显若的检验⽔平, 以作为引⼈或剔除变量的标准。
第一讲 逐步回归分析讲解
2 1 4 2
A(0)
1
1.5
3
4
4
3
10
5
0.5 0.5 2 1
A(1)
0.5
1
1 3
2
1 2 1
1.5-1×0.5=1 3-1×2=1 4-1×1=3
0.5-0.5×（-0.5）=0.75 2-0.5×1=1.5 1-0.5×3=2.5
SS
1b1
SP12 b2
SP13b3
SP1y
SP21b1 SS 2b2 SP23b3 SP2 y
SP31b1 SP32b2 SS 3b3 SP3y
2b1 1b2 4b3 2 1b1 1.5b2 3b3 4 4b1 3b2 10b3 5
x5
y，%
68.6
70.9
62.2
66.7
57.3
60.5
56.7
60.5
58.0
58.9
x
17.2
13.3
10.3
64.4
62.5
63.4
s
4.1
3.8
4.4
7.0
5.6
3.8
一、计算相关系数阵
1、计算各变量的平均数（为表1—1） 设自变量x1，x2，…，xm与依变量y存在线性关系，m元线性回归 方程为：
由x估测y的估计值 yˆ 的直线回归方程： yˆ =a+bx
第一节 逐步回归分析的基本方法
逐步回归分析的基本方法可以通过一个实例介绍其分析步骤。 例1 为考察舍内干球温度（x1）、湿球温度（x2）、露点温度（x3）、相对湿 度（x4）及舒适度指数（x5）对罗曼蛋鸡产蛋率（y）的影响。随机抽测12个位点 各64只鸡在56—67周令的平均周产蛋率如表1—1。
逐步回归分析
逐步回归分析１、逐步回归分析的主要思路在实际问题中, 人们总是希望从对因变量有影响的诸多变量中选择一些变量作为自变量, 应用多元回归分析的方法建立“最优”回归方程以便对因变量进行预报或控制。
所谓“最优”回归方程, 主要是指希望在回归方程中包含所有对因变量影响显著的自变量而不包含对影响不显著的自变量的回归方程。
逐步回归分析正是根据这种原则提出来的一种回归分析方法。
它的主要思路是在考虑的全部自变量中按其对的作用大小, 显著程度大小或者说贡献大小, 由大到小地逐个引入回归方程, 而对那些对作用不显著的变量可能始终不被引人回归方程。
另外, 己被引人回归方程的变量在引入新变量后也可能失去重要性, 而需要从回归方程中剔除出去。
引人一个变量或者从回归方程中剔除一个变量都称为逐步回归的一步, 每一步都要进行检验, 以保证在引人新变量前回归方程中只含有对影响显著的变量, 而不显著的变量已被剔除。
逐步回归分析的实施过程是每一步都要对已引入回归方程的变量计算其偏回归平方和(即贡献), 然后选一个偏回归平方和最小的变量, 在预先给定的水平下进行显著性检验, 如果显著则该变量不必从回归方程中剔除, 这时方程中其它的几个变量也都不需要剔除(因为其它的几个变量的偏回归平方和都大于最小的一个更不需要剔除)。
相反, 如果不显著, 则该变量要剔除, 然后按偏回归平方和由小到大地依次对方程中其它变量进行检验。
将对影响不显著的变量全部剔除, 保留的都是显著的。
接着再对未引人回归方程中的变量分别计算其偏回归平方和, 并选其中偏回归平方和最大的一个变量, 同样在给定水平下作显著性检验, 如果显著则将该变量引入回归方程, 这一过程一直继续下去, 直到在回归方程中的变量都不能剔除而又无新变量可以引入时为止, 这时逐步回归过程结束。
２、逐步回归分析的主要计算步骤(1) 确定检验值在进行逐步回归计算前要确定检验每个变量是否显若的检验水平, 以作为引人或剔除变量的标准。
逐步回归分析
值都近似相等。
故为方便起见，可取一个定数F*作为F检验的标准。
2. 计算每个变量的均数 j、离均差平方和(l ii、l jj)，每两个变量的离均差积和l ij，以及相关系数r ij，并以求得的rij为元素列出原始相关矩阵R(0)(阵中r ij(0)=r ij)：以后每引入或剔除一个变量都计为一步运算。
设R(0)经L步所得的R(L)为对于每一步，R(L)均同样按式(2)变换成R(L+1)。
设引入或剔除的变量为Xg(g为该变量的下标)，按式(2)作变换Lg，则R(L)成R(L+1)时，两矩阵中的各元素rij，有如下关系式：3. 选自变量。
(1) 引入未选量。
按式(3)计算各未选量的偏回归平方和V j(L+1)，找出其中最大者，记作Va(L+1)，就它所对应的自变量Xa按式(4)作F检验：式中m′为已引入变量的个数。
当F1>F*时引入变量X a，并对R(L)按式(2)作变换La，得R(L+1);当F1≤F*时挑选变量工作就此结束。
(2)剔除已选量。
引入新变量后，对原先引入的已选量分别计算其偏回归平方和Vj(L)：找出V j(L)中最小者，记作Vb(L)。
就Vb(L)所对应的自变量X b按式(6)作F检验。
当F2≤F*时，剔除Xb，并对R(L)按式(2)作变换Lb得R(L+1);下一步对其余已选量再按式(5)、(6)求Vj并作F检验，直到已选量中没有可剔除时为止;当F2>F*时，已选量都不能被剔除，于是再考虑从未选量中能否引入新变量。
如此反复进行到第L步，若已选量都不能被剔除，未选量都不能引入时，逐步运算结束。
4. 求回归方程。
由相关矩阵R(L)求得的回归方程称为标准回归方程，式中b′j是标准偏回归系数，按式(7)求得。
b'j=rj.m+1(L)。
(7)实用中多元线性回归方程常用变量Xj的原单位，因此须再按式(8)求化成原单位后X j的偏回归系数b j，＝l YY，即Y的离均差平方和，l jj为X j的离均差平方和。
逐步回归分析
第6节逐步回归分析逐步回归分析实质上就是建立最优的多元线性回归方程，显然既实用而应用又最广泛。
逐步回归分析概述1 概念逐步回归模型是以已知地理数据序列为基础，根据多元回归分析法和求解求逆紧凑变换法及双检验法而建立的能够反映地理要素之间变化关系的最优回归模型。
逐步回归分析是指在多元线性回归分析中，利用求解求逆紧奏变换法和双检验法，来研究和建立最优回归方程的并用于地理分析和地理决策的多元线性回归分析。
它实质上就是多元线性回归分析的基础上派生出一种研究和建立最优多元线性回归方程的算法技巧。
主要含义如下： 1）逐步回归分析的理论基础是多元线性回归分析法；2）逐步回归分析的算法技巧是求解求逆紧奏变换法；3）逐步回归分析的方法技巧是双检验法，即引进和剔除检验法； 4）逐步回归分析的核心任务是建立最优回归方程；5）逐步回归分析的主要作用是降维。
主要用途：主要用于因果关系分析、聚类分析、区域规划、综合评价等等。
2 最优回归模型1）概念最优回归模型是指仅包含对因变量有显著影响的自变量的回归方程。
逐步回归分析就是解决如何建立最优回归方程的问题。
2）最优回归模型的含义 最优回归模型的含义有两点： （1）自变量个数自变量个数要尽可能多，因为通过筛选自变量的办法，选取自变量的个数越多，回归平方和越大，剩余平方和越小，则回归分析效果就越好，这也是提高回归模型分析效果的重要条件。
（2）自变量显著性自变量对因变量y 有显著影响，建立最优回归模型的目的主要是用于预测和分析，自然要求自变量个数尽可能少，且对因变量y 有显著影响。
若自变量个数越多，一方面预测计算量大，另一方面因n 固定，所以Q S k n Q→--1增大，即造成剩余标准差增大，故要求自变量个数要适中。
且引入和剔除自变量时都要进行显著性检验，使之达到最优化状态，所以此回归方程又称为优化模型。
3 最优回归模型的选择方法最优回归模型的选择方法是一种经验性发展方法，主要有以下四种：(1）组合优选法组合优选法是指从变量组合而建立的所有回归方程中选取最优着。
逐步回归方法
逐步回归方法
逐步回归是一种常用的回归分析方法,它通过逐步调整每个自变量的值来最小化残差平方和(sum of Squared Error,SSE)。
具体来说,逐步回归方法通过迭代计算每个自变量对目标变量的预测贡献,然后逐步调整每个自变量的值,直到
达到最小化SSE的目的。
逐步回归方法的基本原理是,通过逐步调整每个自变量的值,使得预测结果
与实际结果之间的残差平方和最小化。
在具体实现中,逐步回归方法通常包括以下步骤:
1. 确定目标变量和残差平方和的测量方式。
2. 初始化所有自变量的值,并计算每个自变量对目标变量的残差平方和的
贡献。
3. 确定每个自变量的最佳初始值,通常通过最小化残差平方和来寻找最佳值。
4. 逐步调整每个自变量的值,直到残差平方和不再发生变化。
5. 重复步骤3和4,直到所有自变量都被调整完毕。
逐步回归方法可以应用于多种回归分析场景,例如多元线性回归、多项式回归、逻辑回归等。
在实际应用中,逐步回归方法可以帮助研究人员更好地理解模型的结构,并优化模型的预测性能。
除了逐步回归方法,还有其他的回归分析方法,例如岭回归、局部线性回归等。
这些方法各有优缺点,应根据具体情况进行选择。
在回归分析中,还应该考虑数据预处理、特征选择等方法,以提高模型的预测性能和泛化能力。
逐步回归分析计算公式
逐步回归分析计算公式
1 什么是逐步回归分析
逐步回归分析是用于确定预测变量和因变量之间关系的一种统计
分析方法。
它是指在回归分析中，系统地添加或删除一组变量，然后
用残差（即预测可解释的差异）来衡量模型的拟合度。
它的优势在于，可以用一组解释变量构建解决模型，然后将预测乏味的变量剔除出去，从而减少不必要的参数，从而帮助我们构建更有用的模型。
2 逐步回归分析的步骤
逐步回归分析的步骤包括：
（1）选择变量：首先，将解释变量划分为完全回归和分步回归，
然后在完全回归变量上开展分析；
（2）运行完全回归：依据变量组合，在完全回归模型中运行变量，以检验哪些变量对预测因变量有显著影响；
（3）添加其他变量：根据完全回归模型，仔细检查模型中有哪些
变量，以便加入更多变量；
（4）删除不必要的变量：从有效的模型中移除不必要的变量，以
避免多重共线性；
（5）重复步骤2：重复步骤2并继续检验其中解释变量的有效性，测试将每个新变量添加到回归模型中是否可以改进拟合度。
3 逐步回归分析的优缺点
逐步回归分析的优点是，它有助于减少多重共线性的可能性；它也提高了模型的准确性和可解释性；它可以检查变量对主题的对照作用，以进一步框定研究的范围。
然而，它也有相应的缺点，如它的拟合评估可能不准确，主要由于它忽略了随机游走现象，因此受多重共线性和附加变量影响较大。
因此，利用逐步回归分析时，需要仔细考虑变量之间的关系，并严格观察模型的拟合度，以确保模型的准确性和可解释性。
数学建模之逐步回归分析(精品讲义)
第6节逐步回归分析逐步回归分析实质上就是建立最优的多元线性回归方程，显然既实用而应用又最广泛。
6.1逐步回归分析概述1 概念逐步回归模型是以已知地理数据序列为基础，根据多元回归分析法和求解求逆紧凑变换法及双检验法而建立的能够反映地理要素之间变化关系的最优回归模型。
逐步回归分析是指在多元线性回归分析中，利用求解求逆紧奏变换法和双检验法，来研究和建立最优回归方程的并用于地理分析和地理决策的多元线性回归分析。
它实质上就是多元线性回归分析的基础上派生出一种研究和建立最优多元线性回归方程的算法技巧。
主要含义如下：1）逐步回归分析的理论基础是多元线性回归分析法；2）逐步回归分析的算法技巧是求解求逆紧奏变换法；3）逐步回归分析的方法技巧是双检验法，即引进和剔除检验法；4）逐步回归分析的核心任务是建立最优回归方程；5）逐步回归分析的主要作用是降维。
11主要用途：主要用于因果关系分析、聚类分析、区域规划、综合评价等等。
2 最优回归模型1）概念最优回归模型是指仅包含对因变量有显著影响的自变量的回归方程。
逐步回归分析就是解决如何建立最优回归方程的问题。
2）最优回归模型的含义最优回归模型的含义有两点：（1）自变量个数自变量个数要尽可能多，因为通过筛选自变量的办法，选取自变量的个数越多，回归平方和越大，剩余平方和越小，则回归分析效果就越好，这也是提高回归模型分析效果的重要条件。
（2）自变量显著性自变量对因变量y 有显著影响，建立最优回归模型的目的主要是用于预测和分析，自然要求自变量个数尽可能少，且对因变量y 有显著影响。
若自变量个数越多，一方面预测计算量大，另一方面因n 固定，所以Q S k n Q →--1增大，即造成剩余标准差增大，故要求自变量个数要适中。
且引入和剔除自变量时都要进行显著性检验，使之达到最优化状态，所以此回归方程又称为优化模型。
3 最优回归模型的选择方法最优回归模型的选择方法是一种经验性发展方法，主要有以下四种：(1）组合优选法组合优选法是指从变量组合而建立的所有回归方程中选取最优着。
逐步回归分析
逐步回归分析字体[大][中][小]逐步回归是多元回归中用以选择自变量的一种常用方法。
本条目重点介绍的是一种“向前法”。
此法的基本思想是：将自变量逐个地引入方程，引入的条件是该自变量的偏回归平方和在未选入的自变量(未选量)中是最大的，并经F检验是有显著性的。
另一方面，每引入一个新变量，要对先前已选入方程的变量(已选量)逐个进行F检验，将偏回归平方和最小且无显著性的变量剔除出方程，直至方程外的自变量不能再引入，方程中的自变量不能再剔除为止。
另一种是“向后法”，它的基本思想是：首先建立包括全部自变量的回归方程，然后逐步地剔除变量，先对每一自变量作F(或t)检验，剔除无显著性的变量中偏回归平方和最小的自变量，重新建立方程。
接着对方程外的自变量逐个进行F检验，将偏回归平方和最大且有显著性的变量引入方程。
重复上述过程，直至方程中的所有自变量都有显著性而方程外的自变量都没有显著性为止(例见条目“多元线性回归”例1、2)。
此法在自变量不多，特别是无显著性的自变量不多时可以使用。
与一般多元回归相比，用逐步回归法求得的回归方程有如下优点：它所含的自变量个数较少，便于应用;它的剩余标准差也较小，方程的稳定性较好; 由于每步都作检验，因而保证了方程中的所有自变量都是有显著性的。
逐步回归分析的主要用途是：(1)建立一个自变量个数较少的多元线性回归方程。
它和一般多元回归方程的用途一样，可用于描述某些因素与某一医学现象间的数量关系，疾病的预测预报，辅助诊断等等。
(2) 因素分析。
它有助于从大量因素中把对某一医学现象作用显著的因素或因素组找出来，因此在病因分析、疗效分析中有着广泛的应用。
但通常还须兼用“向前法”、“向后法”，并适当多采用几个F 检验的界值水准，结合专业分析，从中选定比较正确的结果。
求回归方程的方法步骤如下：设有含量为n的样本，对每个观察单位观察了m个自变量X j(j=1，2，…m)和一个应变量Y(可记为X m+1)，得原始数据如表1。
逐步回归分析
逐步回归分析在自变量很多时，其中有的因素可能对应变量的影响不是很大，而且x之间可能不完全相互独立的，可能有种种互作关系。
在这种情况下可用逐步回归分析，进行x因子的筛选，这样建立的多元回归模型预测效果会更较好。
逐步回归分析，首先要建立因变量y与自变量x之间的总回归方程，再对总的方程及每—个自变量进行假设检验。
当总的方程不显著时，表明该多元回归方程线性关系不成立；而当某—个自变量对y影响不显著时，应该把它剔除，重新建立不包含该因子的多元回归方程。
筛选出有显著影响的因子作为自变量，并建立“最优”回归方程。
回归方程包含的自变量越多，回归平方和越大，剩余的平方和越小，剩余均方也随之较小，预测值的误差也愈小，模拟的效果愈好。
但是方程中的变量过多，预报工作量就会越大，其中有些相关性不显著的预报因子会影响预测的效果。
因此在多元回归模型中，选择适宜的变量数目尤为重要。
逐步回归在病虫预报中的应用实例:以陕西省长武地区1984~1995年的烟蚜传毒病情资料、相关虫情和气象资料为例（数据见DATA6.xls），建立蚜传病毒病情指数的逐步回归模型，说明逐步回归分析的具体步骤。
影响蚜传病毒病情指数的虫情因子和气象因子一共有21个，通过逐步回归，从中选出对病情指数影响显著的因子，从而建立相应的模型。
对1984~1995年的病情指数进行回检，然后对1996~1998年的病情进行预报，再检验预报的效果。
变量说明如下：y：历年病情指数x1：前年冬季油菜越冬时的蚜量(头/株)x11：5月份均温 x12：5月份降水量 x13：6月份均温 x14：6月份降水量x2：前年冬季极端气温 x3：5月份最高气温x4：5月份最低气温x5：3~5月份降水量x6：4~6月份降水量x7：3~5月份均温x8：4~6月份均温x9：4月份降水量x10：4月份均温x15：第一次蚜迁高峰期百株烟草有翅蚜量 x16：5月份油菜百株蚜量x17：7月份降水量x18：8月份降水量x19：7月份均温x20：8月份均温x21：元月均温1）准备分析数据在SPSS数据编辑窗口中，用“File→Open→Data”命令，打开“DATA6.xls”数据文件。
第一讲 逐步回归分析
56 57 58 ┇ 65 66 67
x1，℃
22.1 17.4 20.1 ┇ 13.8 13.0 13.4 17.2 4.1
x2，℃
16.7 12.6 15.7 ┇ 9.4 9.4 10.7 13.3 3.8
x3，℃
13.3 9.0 12.5 ┇ 5.2 6.4 8.3 10.3 4.4
x4，%
58.4 58.6 60.2 ┇ 58.0 60.4 71.2 64.4 7.0
x5
68.6 62.2 66.4 ┇ 57.3 56.7 58.0 62.5 5.6
y，%
70.9 66.7 64.3 ┇ 60.5 60.5 58.9 63.4 3.8
x
s
一、计算相关系数阵
1、计算各变量的平均数（为表1—1） 设自变量x1，x2，…，xm与依变量y存在线性关系，m元线性回归 方程为：
y yk
1 n 1
n
本例计算结果列于表1—1。
2、计算离差阵 自变量平方和ssi，自变量间及其与依变量间的乘积和SPij及SPiy由下式算出：
2 SSi ( xki xi ) 2 xki ( xki ) 2 n 1 n
（ 1 —5 ） i、j=1，2，…，m，i≠j （1–6） （1—7）
第一讲 逐步回归分析 STEPWISE REGRESSION ANALYSIS
在多元线性回归分析时，为建立一个较为简化又能准确预测依 变量的最优回归方程，通常是逐个剔除复回归方程中经检验对 y 影 响不显著的所有自变量。这种先全部引入，后逐个剔除的方法，也 是建立最优回归方程的一种分析法。此类分析法还很多，它们多适 用于自变量个数较少，或大多数自变量对 y有显著影响的资料分析。 否则，计算量将大大增加。目前较为常用的逐步回归分析法是按自 变量与 y影响程度的大小，逐个地由大至小将自变量引入回归方程。 而每引入一个自变量，都要对方程中的各个自变量作显著性检验。 检验时先选偏回归平方和最小的自变量进行检验，若为显著，余者 皆为显著；若检验差异不显著，即从方程中剔除，直至留在方程中 的自变量均检验为显著后，再引入另一个与 y 影响最大的变量，并 进行显著性检验。如此反复，直至没有自变量可再被引入，而方程 中所有自变量均与y存在显著的线性关系为止。
逐步回归分析
逐步回归分析在自变量很多时，其中有的因素可能对应变量的影响不是很大，而且x 之间可能不完全相互独立的，可能有种种互作关系。
在这种情况下可用逐步回归分析，进行x 因子的筛选，这样建立的多元回归模型预测效果会更较好。
逐步回归分析，首先要建立因变量y 与自变量x 之间的总回归方程，再对总的方程及每—个自变量进行假设检验。
当总的方程不显著时，表明该多元回归方程线性关系不成立；而当某—个自变量对y 影响不显著时，应该把它剔除，重新建立不包含该因子的多元回归方程。
筛选出有显著影响的因子作为自变量，并建立“最优”回归方程。
回归方程包含的自变量越多，回归平方和越大，剩余的平方和越小，剩余均方也随之较小，预测值的误差也愈小，模拟的效果愈好。
但是方程中的变量过多，预报工作量就会越大，其中有些相关性不显著的预报因子会影响预测的效果。
因此在多元回归模型中，选择适宜的变量数目尤为重要。
逐步回归在病虫预报中的应用实例:以陕西省长武地区1984~1995年的烟蚜传毒病情资料、相关虫情和气象资料为例（数据见DATA6.xls ），建立蚜传病毒病情指数的逐步回归模型，说明逐步回归分析的具体步骤。
影响蚜传病毒病情指数的虫情因子和气象因子一共有21个，通过逐步回归，从中选出对病情指数影响显著的因子，从而建立相应的模型。
对1984~1995年的病情指数进行回检，然后对1996~1998年的病情进行预报，再检验预报的效果。
变量说明如下：y ：历年病情指数 x1：前年冬季油菜越冬时的蚜量(头/株) x2：前年冬季极端气温 x3：5月份最高气温 x4：5月份最低气温 x11：5月份均温 x12：5月份降水量 x13：6月份均温 x14：6月份降水量 x15：第一次蚜迁高峰期百株烟草有翅蚜量x5：3~5月份降水量x6：4~6月份降水量x7：3~5月份均温x8：4~6月份均温x9：4月份降水量x10：4月份均温x16：5月份油菜百株蚜量x17：7月份降水量x18：8月份降水量x19：7月份均温x20：8月份均温x21：元月均温1）准备分析数据在SPSS数据编辑窗口中，用“File→Open→Data”命令，打开“DATA6.xls”数据文件。
回归分析逐步回归分析
43(1)
最优回归方程的问题
• 在有p个自变量的情况下，根据自变量的不 同组合可能建立的回归方程众多。这些回 归方程的效果有好有坏，而人们希望的是 回归效果最好的，即“最优”的回归方程
• 最优回归方程的要求：
– 回归效果最佳 – 自变量的个数最少
• 一方面对因变量起显著作用的自变量都选进回归方 程，另一方面对因变量作用不显著的自变量都剔除 回归方程，选择一个最佳的变量组合
标准正规方程组
•
标准化正规方程组的解
ˆ
* j
称为标准回归系
数，其常数项 ˆ0* 为0 。由于因变量也进行
了标准化，其总离差平方和 Lyy=1
• 求解标准化正规方程组还需要解决以下两
个问题
①引入变量和剔除变量的标准；
②引入变量与剔除变量的方法。
43(10)
二、变量的引入、剔除与消去法的关系
• 假定已有 l 个自变量引入到回归方程，即
43(8)
标准正规方程组
• 由标准化数据建立的正规方程组的系数矩 阵即为变量间的相关系数矩阵，称为标准 化正规方程组
• 标准化正规方程组为：
r11ˆ1* r12ˆ2* r21ˆ1* r22ˆ2*
rp1ˆ1* rp2ˆ2*
r1
p
ˆ
* p
r1 y
r2
p
ˆ
* p
r2 y
rpp
ˆ
* p
rpy
43(9)
• 由于回归系数和自变量所取的单位(或数量级)有 关，而各个自变量取不同的量纲的情况是常见的， 因而不能将回归系数直接进行比较
43(7)
建立标准正规方程组
• 为了消除这个影响，对自变量和因变量都 要加以标准化
逐步回归分析
应的F统计量记为 ：
，取最小值
F1l
1
,
F2l
1
,,
F l1 ml
F l1 kl 1
min{
F1l1 ,
F2l1，,若, Fml1l }
F l1 kl 1
F
1, n m l
1
则停止筛选， y与x1，x2，…，xm-l 之间的回归
方程即为最优的回归方程；若
（3）重复前面的做法，直至回归方程中各变量回归系 数的F值均大于临界值，即方程中没有变量可剔除为止， 此时的回归方程就是最优的回归方程。
后退法的一般步骤：
假设已经进行了l步剔除，模型中的自变量为x1，x2，…， xm-l ，现进行第l+1步剔除：
建立x1，x2，…，xm-l 对y的回归方程，对方程中x1， x2，…，xm-l的回归系数进行F检验，相
ln
S E
A
2l n
或
BIC
(
A)
ln
S
E
A
l
ln n
n
5）修正
R 2 准则
R 2 1 n i (1 R 2 ) 达到最大 nl
达到最小
4.6.2 选择最优回归子集的方法
（1）选择最优子集的简便方法： 逐步筛选法（STEPWISE） 向前引入法或 前进法（FORWARD） 向后剔除法或后退法（BACKWARD）
2
s1ml
s
l
2m
s
l
k2m
s
l
mm
s1ly
实用统计学—11.逐步回归分析
从未解释变差 (残差平方和)角度考虑, 图中 ||e||2是中心化 数据 y 对所有自变量 (x2, ·, xk )回归的未解释变差(残差 · · 平方和), ||e*||2是中心化数据 y 对自变量x3, ·, xk (剔除了 · · x2 )回归的未解释变差 (残差平方和).由勾股定理, 得||e*||2 - ||e||2 = ||e(2) ||2. ||e(2) ||2就是未解释变差的增加部分, 也就 是变量 x2 的偏解释变差V2 .
2
( n k )V k / Q
与统计量 Fj = (n-k)Vj / Q 完全相同.
2、逐步回归法
逐步回归法的基本思想： 在考虑 Y 对已知的一群变量( X2, ·,Xk )回归时, 从变量X2, · · ·,Xk中, 逐步选出对已解释变差的贡献 (也就是偏解释变差) · · 最大的变量,进入回归方程. 而对已解释变差的贡献大小的判 别依据, 就是包含了偏解释变差的 F 统计量Fj. 统计量Fj 的 值 fj 最大的 xj , 先进入方程; 最后一个进入方程的自变量 xj , 也应当满足: 统计量的值 fj 的显著性概率 p 小于等于选定的 显著性水平 (即, 要求其系数 j 显著异于 0). 逐步回归法也可以按照反过来的顺序进行. 先把 Y 对所有 的自变量 X2, ·,Xk 回归, 然后逐步把 fj 最小的 xj 剔除出方程. · · 所有剔除出方程的 xj , 在剔除时, 其统计量的值 fj 的显著性概 率 p 大于选定的显著性水平 (即, 要求其系数j 与 0 没有显 著性差异).
从 2 (n-k)分布)相互独立.
ˆ2 若再记: V )Vj / Q 服从F ( 1, n-k) 分布.
把 Fj 的显著性概率 p 与置信度水平 比较, 就可以判断 一个变量 xj 是否应当成为自变量:
逐步回归分析剖析
逐步回归分析剖析逐步回归分析通常包括两种方法：前向选择和后向淘汰。
前向选择从一个空模型开始，然后逐步添加自变量，直到达到指定的标准（如显著性水平或拟合优度）。
后向淘汰则从包含所有自变量的模型开始，然后逐步删除自变量，直到达到指定的标准。
这两种方法可以用于选择对因变量具有最大解释力的自变量。
1.假设空模型，不包含任何自变量。
2.对于前向选择，计算每一个单独的自变量与因变量之间的相关性，选择其中最显著的自变量，并添加到模型中。
对于后向淘汰，计算包含所有自变量的模型的拟合优度，并将最不显著的自变量删除。
3.对于前向选择，继续计算剩下自变量与因变量之间的相关性，选择其中最显著的自变量，并添加到模型中。
对于后向淘汰，重新计算删除自变量后的模型的拟合优度，并继续删除最不显著的自变量。
4.重复第3步，直到达到指定的标准，或没有更多的自变量可添加（对于前向选择），或没有更多的自变量可删除（对于后向淘汰）。
5.最终的模型是最后一次迭代中保留的自变量所构成的模型。
逐步回归分析的优点是可以帮助确定对因变量有最大解释力的自变量，并减少模型的复杂性。
它可以避免不显著的自变量对模型的影响，并提高模型的拟合优度。
此外，逐步回归分析还可以控制多重比较效应，并提供一种变量选择的标准。
然而，逐步回归分析也有一些限制。
首先，它是一种迭代过程，可能会受到初始模型的影响，而导致结果不稳定。
其次，逐步回归分析不考虑变量之间的交互作用，可能无法准确地解释模型中变量之间的复杂关系。
此外，当样本数据较小或存在离群值时，逐步回归分析可能不可靠。
总之，逐步回归分析是一种有用的统计学方法，用于确定对一个因变量的预测模型中应该包含哪些自变量。
通过逐步迭代添加或删除自变量，并评估模型的优度，可以选择最佳的预测模型。
然而，使用时需要注意其限制和假设，并进行充分的解释和验证。
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该方法的特点是：自变量一旦被剔除，就不再进入 模型，
（1）建立全部自变量x1，x2，…，xm对因变
量y的回归方程，对方程中m个自变量的回归系 数b1，b2，…，bm进行F检验，相应的F值记
为：F
1 1
, F , , F
1 2
1 m
1 Fk11 min F11 , F21 , , Fm ，取最小值
该方法在前进法的基础上，引进后退法的思想。 即对每一个自变量随着其对回归方程贡献的变化， 随时地引入或剔除模型，使得最终回归方程中的 变量对y的影响都是显著的，而回归方程外的变 量对y的影响都是不显著的，该方法即通常所说 的逐步回归法。
设y是因变量，x1，x2，…，xm是所有自变量，
yi，xi1，xi2，…，xim（i＝1，2，…，n）是独 立抽取的n组样本。设自变量被选进模型的显著 性水平为 1 ，被剔除模型的显著性水平为 2 ， 且 0 1 2 1 。
1 k1
（3）分别将自变量组
x1 , x， x1 , x， …， 2 3
x1 , xm 与因变量y建立二元回归方程，计算回
归方程中x2，x3，…，xm的回归系数检验统计
量F，记为：
F
2 2
2 , F32 , , Fm ，取其最大值
F max F , F , , F ，若 F F进 F 1，n 2 1
(1) s mm
s (1) s k1 y (1 s my) s
(1) 1y (1) 2y
其中 s ij
1
s k1i 当i k1，j k1 s k1k1 s ik1 s k1 j 当i k1，j k1 s ij s k1k1 1 当i j k 1 s k1k1 s ik1 当i k1，j k1 s k1k1
y与x1，x2，…，xm-l 之间的回归
Fkll11 F 1, n m l 1 方程即为最优的回归方程；若
则剔除
筛选。
x kl 1 ，不妨设 x kl 1 为 x m l ，进行下一步
后退法的缺点：开始把全部自变量都引入模型，
计算量大。
4.6.3.3 逐步筛选法 原理：
相应的F值记为：F1
2
2 , F22 ,, Fm1 ，取最小值
F min F , F ,, F
2 k2 2 1 2 2
2 m1
，若
Fk2 F出 F 1，n (m 1) 1 2
则无自变量可剔除，此时的回归方程即最优的回
Fk2 F出 F 1，n (m 1) 1，将xk2 归方程； 若 2
（1）均方误差s2最小
s A
2
S E ( A)
n l 1
达到最小
（2）预测均方误差最小
n l 1 J ( A) S E A 达到最小 n l 1
（3） C p 统计量最小准则
C p A
S E A SE
2l n 达到最小
n m 1
2
计算
F
SE
2
Vk22
～F（1，n-2-1），
n 2 1
其中 S E2 S T Vk22 ，
若F
F1 1, n 2 1，则筛选结束，第一步中所 建立的回归方程即最优回归方程；
F1 1, n 2 1 ，则选
前进法的一般步骤： 假设已进行了l步筛选，并选入自变量x1， x2，…xl，现进行第l+1步筛选：
分别将自变量组 x1 , x2 , , xl , xl 1 ，x1 , x2 , , xl , xl 2 ， …，x1 , x2 , , xl , xm 与y建立l+1元回归方程；回归
第二步筛选:
①按
Sm m1 计算各自变量的贡献
2
1
模型外自变量的贡献： V 模型中自变量
i
s
iy
2
sii
xk1 的贡献：Vk
1
2
s
s
(1) k1k1
(1) 2 k1 y
②取模型外自变量的最大贡献值，即
V
(2) k2
max V j
一切j k1
F F (1, n (l 1) 1)，将 进行下一步筛选。
l 1 kl 1
若
x kl 1 选进模型，
前进法的缺点：不能反映自变量选进模型后的变
化情况 。
4.6.3.2 后退法（BACKWARD）
原理：
事先给定从方程中剔除自变量的显著性水平，开 始全部自变量都在模型中，然后按自变量对y的贡 献由小到大依次剔除，直至方程中没有不显著的 变量可剔除为止。
Fk11 F出 F 1，n m 1，没有自变量可剔除， 若
此时的回归方程就是最优的回归方程；
若
Fk11 F出 F 1，n m 1 ，剔除xk1，不妨设xk1
是xm，进入步骤（2）。
（2）建立x1，x2，…，xm-1与因变量y的回归
方程 ，对方程中自变量的回归系数进行F检验，
2 S mm1
若F
x k 2进入模型，将
S mm1 化为
1
，进行第三步筛选；
2 S mm 1
2 s11 2 s 21 2 s k2 1 s 2 m1
s12
2
2 s 22
s1m
从模型中剔除，不妨设xk2就是xm-1，进入步骤 （3）；
（3）重复前面的做法，直至回归方程中各变量
回归系数的F值均大于临界值，即方程中没有变 量可剔除为止，此时的回归方程就是最优的回归 方程。
后退法的一般步骤：
假设已经进行了l步剔除，模型中的自变量为x1，
x2，…，xm-l ，现进行第l+1步剔除： 建立x1，x2，…，xm-l 对y的回归方程，对方程 中x1，x2，…，xm-l的回归系数进行F检验，相
§4.6 逐步回归分析
4.6.1最优选择的标准
最优回归方程的含义： （1）方程中包含所有对因变量影响显著的变量； （2）方程中所包含的自变量要尽可能地少。 设n为观测样本数，X {x1 , x 2 , , x m } 为所有自变量构成的集合， A
x
i1
, xi2 , , xil
为X的子集。
2 k2 2 2 2 3 2 m
2 k2
则停止筛选，y与
2
x1之间的回归方程就是最优的 回归方程；若 Fk2 F进 F 1，n 2 1 ，选进xk2 ， 不妨设xk2是 x2，进入步骤（4）。
（4）对已经选入模型的变量，x1，x2，如同前
面的方法做下去，直到所有未被选入模型 的自变量的F值都小于相应的临界值为止， 这时的回归方程就是最优回归方程。
（4）AIC或BIC准则
2l AIC ( A) ln S E A n l ln n BIC ( A) ln S E A n
2
或
达到最小
（5）修正 R 准则
ni 2 R 1 (1 R ) 达到最大 nl
2
4.6.2 选择最优回归子集的方法 （1）选择最优子集的简便方法： 逐步筛选法（STEPWISE） 向前引入法或 前进法（FORWARD） 向后剔除法或后退法（BACKWARD）
第三步：
从第三步开始，先检验已经引入方程中的自变量
是否满足显著性水平 2，若有不满足显著性水平 2 的自变量，依次剔除最不显著的，再从方程 外挑选满足著性水平的最显著的自变量进入模型 （即从第三步开始，先进行变量的剔除，再进行 变量的选进）。
1
s
2 jy
s jj
V
(1) k1
max V j
1 j m
1
x k1 的作用是否显著进行统计检验：
SE
1
F
1
Vk1
1
～F（1，n-1-1）
1
n 1 1
S E S T Vk1
若
F F1 1, n 1 1，则结束所有自变量皆与y无 关，不能建立回归方程；若 F F1 1, n 1 1 ，则 1 将xk1选入模型，并将S转化为S mm1 ，进行第
2
s 22 m
s k2 2 2
2
s k2m 2
sm2
2
s mm
s1 y s 22y s k2 y 2 2 s my
2
其中
s ij
2
s k12j 1 当i k 2，j k 2 s k2k2 1 1 s ik2 s k 2 j s ij1 1 当i k 2，j k 2 s k2k2 1 1 当i j k 2 s k2k2 1 s ik2 当i k ，j k 2 2 1 s k2k2
（2）计算量最大的全子集法：
R2选择法（RSQUARE） Cp选择法（CP） 修正R2选择法（ADJRSQ）。
（3）计算量适中的选择法： 最小R2增量法（MINR） 最大R2增量法（MAXR） 4.6.3逐步回归的基本思想与步骤 基本思想：逐个引入自变量，每次引入对y影响 最显著的自变量，并对方程中的老变量逐个进行 检验，把变得不显著的变量逐个从方程中剔除， 最终的回归方程中既不漏掉对y影响显著的变量， 又不包含对y影响不显著的变量。
逐步筛选法的步骤为：