掌握后退法、逐步回归法的方法

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后退法与逐步回归法的差异答：1、处理数据方式不同：逐步回归法倾向于逐步增加变量，构建更复杂的模型；后退法则从扩展的模型开始，通过移除一些系数，来简化模型。2、变量选择策略不同：逐步回归法在每一步都会考虑所有可用的变量，根据变量的贡献程度来决定是否纳入模型；后退法在每一步中移除对模型贡献不大的变量。

差异性分析回归怎么选择自变量答：1、建立y对x的线性回归方程，分别用后退法和逐步回归法计算。2、根据以上计算结果分析后退法和逐步回归法的差异即可。

Logistic回归分析指标重要程度的主要过程是什么?答：① 进行方程拟合对自变量筛选采用逐步选择法[前进法(forward)、后退法(backward)、逐步回归法(stepwise)]时,引入变量的检验水准要小于或等于剔除变量的检验水准;② 小样本检验水准α定为0.10或0.15,大样本把α定为0.05。值越小说明自变量选取的标准越严;③ 在逐步回归的时可根据需要放宽或限制进入方程的标准,或硬性...

如何处理回归分析中的共线性问题?答：(2) 容忍度。以每个自变量作为因变量对其他自变量进行回归分析时得到的残差比例，大小用1减去决定系数来表示。该指标值越小，则说明被其他自变量预测的精度越高，共线性可能越严重。(3) 方差膨胀因子(VIF)。方差膨胀因子是容忍度的倒数，VIF越大，显示共线性越严重。VIF>10时，提示有严重的多重共线性...

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