逐步回归分析法是一种逐步引入解释变量的统计方法。它的基本步骤包括：首先对被解释变量与每个解释变量进行简单回归，然后基于贡献最大的解释变量所对应的回归方程，逐步引入其他解释变量，同时进行F检验和t检验。引入新变量时，会检查已引入的变量是否仍显著，以确保回归方程中只包含显著性变量。
逐步回归分析法的步骤
逐步回归是一种在建立回归模型时采用的方法，其核心思想是有序地引入变量。这种方法旨在确保回归方程中仅包含显著的变量。以下是逐步回归的详细步骤：
一、初步筛选
首先，对被解释变量与每一个考虑中的解释变量进行简单回归。这是为了初步了解每个解释变量对被解释变量的影响。
二、逐步引入解释变量
基于初步筛选的结果，以贡献最大的解释变量所对应的回归方程为基础，逐步引入其他解释变量。每次引入一个新的解释变量后，都要进行F检验，确保新引入的变量能显著地提高模型的解释能力。
三、显著性检验
在每次引入新的解释变量后，对已经选入的解释变量进行t检验。这一步骤的目的是确保每个已选入的解释变量都是显著的，同时检查已选入的解释变量是否因后续变量的引入而变得不再显著。
四、变量调整
如果由于后续解释变量的引入，某些原先显著的解释变量变得不再显著，那么需要将这些变量从模型中删除，以确保回归方程中只包含真正有影响的变量。
逐步回归分析法是一种严谨的数据分析方法，旨在建立最优质的回归模型，反映变量间的真实关系。
