问：如何用matlab进行逐步回归法分析
- 答：1、首先打开matlab软件。
2、创建一个自己需要使用的数学模型，如图所示。
3、根据传递函数，绘制根轨迹图。
4、得到根轨迹图，利用rlocfind函数计算用户选定点的增益和其它闭环极点。
5、进行根轨迹分析，如图所示。
6、在逐步回归法分析工具界面查看它的bode图。 - 答：在Matalb中，可以直接调用命令实现回归分析。
- 答：没有SPSS吗？用spss可以做的（路过）
- 答：stepwise 函数
问：spss逐步回归结果分析，在线等~~~
- 答：你少了一个表，输出结果的第一张表就是“输入/移去的变量”，这张表里面就是保留和移除的变量。
模型汇总：这个看R方，数值最大最接近1的就是拟合度最好的模型。
Anova：这个看Sig，<0.05说明显著有意义，意思是该模型偏回归系数至少有一个不为零。
系数：根据刚才模型汇总的结果，4号模型的拟合度最优，所以最后的系数也是看4号模型，系数值采用非标准化系数的B值，也就是偏回归系数。
结果：根据多元回归模型：y=B0+B1x1+B2x2+···+Bkxk+ε，得出结果为y=-1061.852+0.528*x固定资产投资+3.340*x政府支出+9.802*x居民消费价格指数+0.000*x出口额，因为四舍五入，所以出口额的系数为0.000，可以双击“系数”表格得到精确的数字。 - 答：逐步回归和线性回归分析结果基本一致，建议查看spssau帮助手册。
问：回归分析报告的格式
- 答：先写回归方程，其次。列出标准误，然后分析t值，最后评价指标。步骤就是这些，内容自己丰富。O(∩_∩)O
- 答：先进性你和优度的检验在分析T检验和F检验。最后说明一下经济含义。OK！！！
问：逐步回归分析问题
- 答：可以的，逐步回归是处理多重共线（就是自变量之间有相关性）一个办法，但不是唯一的。
为了更优，还可以使用岭回归、主成分回归等尝试。
祝你成功，统计人刘得意 - 答：逐步回归的原理不是你这样理解的。
逐步回归是将一组变量全部选进去进行拟合，从自变量和因变量的显著性大小逐步选择变量进入模型中。而进入模型中的自变量并不是按照显著性进行排序的，而是按照自变量的顺序排的。参数检验表中的beta并不是表示显著性的概率值，而是标准回归系数，表示自变量对因变量影响大小的系数，就是通常模型中的变量系数。
因此在模型中剩下的自变量中都是对因变量有显著的影响，而并没有按影响的大小进行排序。
问：SPSS做的逐步回归分析，怎样解释结果？
- 答：用每个自变量的标准化B/所有自变量标准化B之和，得出的百分比 即可表示该自变量对因变量的贡献占比，
逐步回归的基本思想是将变量逐个引入模型，每引入一个解释变量后都要进行F检验，并对已经选入的解释变量逐个进行t检验，当原来引入的解释变量由于后面解释变量的引入变得不再显著时，则将其删除。以确保每次引入新的变量之前回归方程中只包含先主动变量。这是一个反复的过程，直到既没有显著的解释变量选入回归方程，也没有不显著的解释变量从回归方程中剔除为止。以保证最后所得到的解释变量集是最优的。 - 答：逐步回归 的结果显示的是逐步引入或者逐步删除自变量的过程结论
所以你只要参照最后一个模型的参数来解读就可以了，至于意思就是跟回归分析的解读方法一样
无非就是那些自变量在逐步回归中被剔除，而剩下的对因变量有显著影响的自变量都保留在最后一个模型中
