多重线性回归分析自变量筛选方法

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我看到多重线性回归分析自变量的选择有好几种方法，最常用的是逐步回归！然后有前进法、后退法等。
全变量进入法和强迫进入法有区别吗？还是一个意思啊？
SPSS程序有多种回归分析方法：强迫进入法、向前选择法、向
后剔除法、逐步进入法和消除法。强迫进入法(Enter)作为一种复
回归分析法，也称层次进入法(Hierarchical Enter)，即研究者根据
不同自变量的不同重要程度，决定它们进入方程的顺序，再依次将
这些变量强行投进回归方程式中。也就是说，研究者把自认为与因
变量关系最密切的那个自变量首先进入回归方程式。
秦晓晴著.外语教学研究中的定量数据分析.华中科技大学出版社,2003年09月第1版.
我没有找到全变量进入法的定义，请高手指教

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关键词：线性回归分析 变量筛选 线性回归 回归分析 自变量 回归分析 自变量 方程式 因变量 Enter

我觉得是一样的。。就5个选项嘛。。。

我也是觉得一样！但不是5个选项。不同书里写的不一样！SAS软件中提供了八种方法：前进法、后退法、逐步筛选法、最大R2增量法、最小R2增量法、R2选择法、校正R2选择法、Mallow’s Cp选择法。

回归分析方法 SPSS程序有多种回归分析方法：强迫进入法、向前选择法、向后剔除法、逐步进入法和消除法。强迫进入法(Enter)作为一种复回归分析法，也称层次进入法(Hierarchical Enter)，即研究者根据不同自变量的不同重要程度，决定它们进入方程的顺序，再依次将这些变量强行投进回归方程式中。也就是说，研究者把自认为与因变量关系最密切的那个自变量首先进入回归方程式。