基于王斌会《多元统计分析及R语言建模》第4章第4节逐步回归。主要介绍回归变量的选择方法，涉及变量选择准则，逐步回归分析的步骤，以及算例。

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系统自述 人们在实验和生产过程中，会得到很多二维以及二维以上的相关数据， 这些数据反过来帮助人们解决实际中的问题，需要进行数据处理，使之成为反映这些数据变化规律的数学摸型。 人们应用“最小二乘法”回归数据只能做线性回归，对于非线性问题，要通过对过程假设，建立相关性质数学关系式，即机理模型，对机理模型进行线性化处理，再做回归建模,计算机理模型中各元的系数。回归后的模型置信度有的很高，但实际中的数据千变万化，有些推导出机理模型，线性化处理后，回归的模型置信度很低，甚至有些相关数据，根本就推导不出机理模型，回归建立数学模型就更困难了。 “最小三乘法”解决了“最小二乘法”在回归相关数据时的问题，依据“最小三乘法”开发的数据回归建模软件“DRS”，使得一元线性、多元线性、一元非线性以至多元非线性的数据回归，计算更简单结果更准确。 -------------------------------------------------------------------------------- 作 者： 王艳平 作者主页： http://www.eaihua.com 电子信箱： WW_YYPP@163.COM 或 WW_YYPP@SOHU.COM 版本： 2005 ,爱华计算机工作室 修订日期： 2005.1

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