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python多元函数回归 python 多元回归分析( 五 )

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（2）如果要在模型中保留所有的自变量，那么应该：
（2.1）避免根据 tt统计量对单个参数 ββ 进行检验，
（2.2）对因变量 yy 值的推断（预测和估计）限定在自变量样本值的范围内 。
5.3选择变量避免共线性的几种方式，
在建立回归模型时，我们总是希望用最少的变量来说明问题，选择自变量的原则通常是对统计量进行显著性检验 ， 检验的根据是：将一个或一个以上的自变量引入回归模型中时 ， 是否使残差平方和 (SSE)(SSE) 显著减少，如果增加一个自变量使残差平方和 (SSE)(SSE) 显著减少，则说明有必要将这个变量引入回归模型中，否则，没有必要将这个变量引入回归模型中 。确定在模型中引入自变量 xixi 是否使残差平方和 (SSE)(SSE) 显著减少的方法，就是使用 FF 统计量的值作为一个标准，以此来确定在模型中增加一个自变量，还是从模型中剔除一个自变量 。
变量选择方式：
5.3.1 向前选择;
第一步： 对 kk 个自变量分别与因变量 yy 的一元线性回归模型，共有 kk 个，然后找到 FF 统计量的值最大的模型及其自变量 xixi 并将其首先引入模型 。
第二步： 在已经引入模型的 xixi 的基础上，再分别拟合 xixi 与模型外的 k?1k?1 个自变量的线性回归模型，挑选出 FF 值最大的含有两个自变量的模型 ，  依次循环、直到增加自变量不能导致 SSESSE 显著增加为止，
5.3.2向后剔除
第一步：先对所有的自变量进行线性回归模型 。然后考察 pkpk 个去掉一个自变量的模型，使模型的SSE值减小最少的自变量被挑选出来从模型中剔除，
第二步：考察 p?1p?1 个再去掉一个自变量的模型，使模型的SSE值减小最少的自变量被挑选出来从模型中剔除，直到剔除一个自变量不会使SSE值显著减小为止，这时，模型中的所剩自变量自然都是显著的 。
5.3.3逐步回归
是上面两个的结合、考虑的比较全，以后就用这个就可以 。
具体的分析过程、咱们以spss的多元回归分析结果为例 。
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