逐步回归分析是一种常用于多元线性回归的统计分析方法。在实际应用中，我们常需要探究自变量对因变量的影响程度，并建立预测模型。逐步回归分析可以帮助我们剔除对模型预测效果不显著的自变量，从而得到更加有效的预测模型。
具体来说，逐步回归分析分为前向选择与后向剔除两种方法。前向选择方法从零模型开始，逐步添加变量，每次选择对模型增加建设性最大的变量，直到不再增加显著效果为止。后向剔除方法则是从包含所有自变量的完全模型开始，逐步剔除对模型预测效果不显著的变量，直到不再剔除变量为止。
逐步回归分析不仅可以用于探究变量之间的相互作用，还可以帮助我们识别主要影响因素，并进行模型预测。无论是学术研究、市场预测还是实际决策，逐步回归分析都具有广泛的应用。
总的来说，逐步回归分析是一种实用的多元线性回归方法，其特点是通过逐步添加或剔除自变量来建立预测模型。通过掌握逐步回归分析的方法与应用，我们可以更加准确地预测和解释数据，为决策提供有力的支持。