python回归模型 变量筛选_SPSS分析技术：回归模型的自变量筛选方法；

最新推荐文章于 2025-04-20 00:30:39 发布
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文章标签： python回归模型 变量筛选
本文介绍了如何在SPSS中进行多重线性回归模型的自变量筛选，探讨了输入法、前进法、除去法、后退法和步进法。通过一个案例分析，展示如何运用步进法筛选自变量，以确定最佳模型。强调了自变量筛选在回归模型构建中的重要性，并指出模型的合理性需结合实际背景和统计检验。

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原标题：SPSS分析技术：回归模型的自变量筛选方法；

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基础回顾

上篇文章，我们以两个自变量的分析案例为例，介绍了如果使用SPSS进行多重线性分析，如果是新朋友，可以点击下面的链接回顾：数据分析技术：多重线性模型；也难也不难的建模从这里开始吧！

回归模型的种类是非常多的，可以是线性，也可以非线性的，所以用多重线性回归模型作为建模知识介绍的开始是简单和易于理解的。今天我们要介绍的是在多重线性回归模型中，自变量进入模型的方法。我们以上篇文章的案例背景为例，娱乐公司在某个城市投资新的KTV连锁店之前，只考虑到影响营业额的因素有年轻人口数量和该城市的人均收入水平两个自变量，如果考虑的影响因素更多，比如店址的人流量，入店消费的平均值等因素，那么如何判断所有的自变量是否适合加入模型呢？这就需要用到自变量筛选方法。

研究者在收集资料时，常常害怕遗漏信息，所以总是尽可能多的收集各种与研究有关的资料，这样的做法虽然能够避免信息的丢失，但是也带来了调查成本居高不下，建立回归模型无所适从，不知哪些自变量需要引入，哪些自变量应该舍弃等问题。以上这些问题可以在一定程度上用变量筛选的方法解决。此外，需要强调的是，一个好的回归模型的产生一定是建立在分析者十分

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