逐步回归 数据前期拟合较好 后期数据产生拟合很差 怎么解决 逐步回归是线性拟合里的。如果散点图能看出明显的指数或者对数趋势，可以先把变量做相应的转换再做。否则就得根据理论取舍了，要么做非线性拟合，要么近似为线性拟合来做
在回归分析中，采用逐步回归法和强迫回归法的区别是什么？ 一、基本思想不同1、强迫回归法是将所有选定的自变量e5a48de588b6e799bee5baa6e79fa5e9819331333431373264一起放入模型中，直接去计算包含所有自变量的整个模型能够解释多少因变量中的变异，以及各个自变量单独的贡献有多少。2、逐步回归法的基本思想是：将变量一个一个引入，每引入一个变量时，要对已选入的变量进行逐个检验。当原引入的变量由于后面变量的引入而变得不再显著时，将其剔除。这个过程反复进行，直到既无显著的变量选入方程，也无不显著自变量从回归方程中剔除为止。二、操作方式不同1、强迫回归法在SPSS软件中操作步骤为：选择分析->；回归->；线性，选入需要分析的变量，方法栏中选入“进入”（英文enter）。2、逐步回归法在SPSS软件中操作步骤为：选择分析->；回归->；线性，选入需要分析的变量，方法栏中选入“逐步”（英文stepwise regression）。三、优缺点不同1、强迫回归法优点是将全部变量纳入回归模型中全面分析，缺点可能其中有的变量之间存在共线性时结果有偏。2、逐步回归法基于当前数据，可以最大程度的解释因变量的变异，但其反面的作用就是会使模型有偏，鉴于算法是基于变量解释度来进行特征提取的，当两个变量对因变量的影响相近时，则。
逐步回归方法在解决多重共线性问题中是否可靠？ 静学社 jingxueshe.com 逐步回归方法解决多重共线性是一种错误方法，这种方法在国内很多大学里老师就是这么教的，我只能说一句，现在不学习的老师实在太多了，作为一个教书。
回归分析能解决哪些问题？
请问下用SPSS做线性回归后，继续做逐步回归分析后，sig还是为0.06.这种情况下是不是说明做法错误？谢谢
统计学 回归分析解决的问题有哪些 回归分zhidao析研究的主要问题是：（1）确定Y与X间的定量关系表达式，这种表达式称为回归方程；（2）对求得的回归方程的可信度进行检验；（3）判断自变量X对因变量Y有无影响；（4）利用所求得的回归方程进行预测和控制。回归分析的主要内容为：①从一组数据出发，确定某些变量之间的定量关系式，即建立数学模型并估计其中的未知参数。估计参数的常用方法是最小二乘法。②对这些关系式的可信回程度进行检验。③在许多自变量共同影响着一个因变量的关系中，判断哪个（或哪些）自变量的影响是显著的，哪些自变量的影响是不显著的，将影响显著的自变量入模型中，而剔除影响不显著的变量，通常用逐步回归、向前回归和向后回归等方法。④利用所求的关系式对某一生产过答程进行预测或控制。回归分析的应用是非常广泛的，统计软件包使各种回归方法计算十分方便。在回归分析中，把变量分为两类。一类是因变量，它们通常是实际问题中所关心的一类指标，通常用Y表示；而影响因变量取值的的另一类变量称为自变量，用X来表示。
请问下用SPSS做线性回归后，，继续做逐步回归分析后，sig还是为0.06。这种情况下是不是说明做法错误？谢谢 这个没有是否错误这一说法，sig＞0.05，只能说明你选的自变量对于因变量没有什么解释或预测作用。当然也可能是自变量之间仍然存在共线性的问题，这个时候可以采用因子分析来解决，当然前提是你的自变量和数据适合做因子分析
急~！有关于逐步回归解决多重共线性的问题。在进行逐步回归的时候，出现如下一个情况，是否剔除X3？ 多重共线性是指自变量之间存在高度相关性的问题。你是用spss做的吗？不是根据你说的正负来判断的。软件里面自带有共线性诊断问题的。
