回归分析后，又加入新的自变量，比较回归方程的拟合度，有意义吗

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各位大神，本人愚钝，请问回归分析后，又加入新的自变量，比较前后回归方程的拟合度，用这种方法来找拟合度最好的回归模型有意义吗？那替换掉原回归方程使用的部分自变量进行比较拟合度有意义吗？万分感谢

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关键词：回归分析 回归方程 拟合度 自变量 回归模型 回归分析 自变量

应该可以的吧；逐步回归

顶楼上。
有意义，逐步回归，优胜劣汰，回归方程才会越来越好。

hyu9910 发表于 2014-3-7 18:25
应该可以的吧；逐步回归

是啊，逐步回归法好像就是把变量依次代入，但我的疑问是我调整一些自变量，与调整前的进行对比，拟合度有变化，但把所有的自变量（调整前后的都算上）一起拟合，结果拟合度更好。这样我是把对比的过程展示出来还是只需要把所有的自变量一起放进去拟合就行了啊？大神，求解答啊~~谢谢

hugejump 发表于 2014-3-7 18:35
是啊，逐步回归法好像就是把变量依次代入，但我的疑问是我调整一些自变量，与调整前的进行对比，拟合度有 ...

都没有问题啊

hyu9910 发表于 2014-3-7 18:37
都没有问题啊

好的，我还怕这样会有多此一举的感觉，谢谢大神

feig 发表于 2014-3-7 18:30
顶楼上。
有意义，逐步回归，优胜劣汰，回归方程才会越来越好。

我的疑问是我调整一些自变量，与调整前的进行对比，拟合度有变化，但把所有的自变量（调整前后的都算上）一起拟合，结果拟合度更好。这样我是把对比的过程展示出来还是只需要把所有的自变量一起放进去拟合就行了啊？大神，您怎么看？谢谢~~

hugejump 发表于 2014-3-7 18:41
我的疑问是我调整一些自变量，与调整前的进行对比，拟合度有变化，但把所有的自变量（调整前后的都算上） ...

应该把重要度Fi很低的自变量剔除，否则会使模型失去意义——只能高度拟合现有数据，却无法用来预测。

feig 发表于 2014-3-7 20:30
应该把重要度Fi很低的自变量剔除，否则会使模型失去意义——只能高度拟合现有数据，却无法用来预测。

谢谢大神