你不能单独练武,就像PPT,EXCEL,各种绘图软件都知道每个选项的功能,但是你做出来的报表漂亮,作品漂亮吗?


Minitab你知道如何操作每一步吗?


但是分析结果之后,你知道要看什么信息吗?这些信息意味着什么?这些信息意味着什么?为什么要看这个信息?


所以,光学武术,或者说光学心理学,是行不通的。


这让我想起了几年来的各种计算机课程,计算机结构,网络,算法和结构,数据库,以及写C语言。


最后什么都做不了,最后连个网页都做不了。


但是这几年我学了很多编程语言,但是我觉得这些基础(心法更重要)!


所以内外兼修都可以称霸天下。这真的和练武一样。


让我们回到上面的问题:


问:选择前进意味着什么?


它从模型中没有自变量开始,然后按照以下步骤选择自变量来拟合模型。


第一步:将k个自变量(x1、x2、、、、xk)拟合到含因变量Y的单变量线性回归模型中,总共有k个自变量。


然后找出F统计量和X统计量最大的模型,并将其引入到模型中。


第二步:在已引入模型的xi基础上,分别拟合模型外k-1个自变量(X1、、、Xi-1、Xi+1、、、xk)的线性回归模型。


那么自变量的组合就是Xi+x1、、、、Xi+Xi-1、Xi+Xi+1、、、、Xi+xk的k-1线性回归模型。


然后,对k-1线性模型分别进行研究,选择F统计量最大的两个自变量模型,并将F统计量最大的自变量xj引入模型。


如果除xi外,K-1独立变量都不具有统计学意义,则操作停止。


如此反复,直到模型外的自变量没有统计学意义。


正向选择变量的方法是不断给模型增加自变量,直到增加自变量不能导致SSE显著增加(这个过程由F检验完成)。


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