stepwise法,step方法

在回归分析中，采用逐步回归法和强迫回归法的区别是什么？

1、应用不同

①前者基于当前数据最大程度地解释因变量的变异；

②后者可以将全部变量纳入回归模型中全面分析。

2、要求不同

①前者将变量一个一个引入，每引入一个变量时要对已选入的变量进行逐个检验；

②后者将所有选定的自变量一起放入模型中，直接去计算包含所有自变量的整个模型。

3、表现不同

①前者在SPSS线性选项中确定逐步这个方法；

②后者在SPSS线性选项中确定进入这个方法。

参考资料来源：百度百科-回归分析

参考资料来源：百度百科-逐步回归

参考资料来源：百度百科-多元回归

如何用matlab进行逐步回归法分析

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。

请各位大虾帮忙，运用SPSS软件做多元回归分析，选择进入方式的问题？（急！）

enter是全部进入，即选择的所有因素进入模型，只是用于了解自变量对应变量的的解释情形，。

stepwise又称逐步回归法，以最少的变量来达成对应变量最大的预测解释力，即一些不具有统计意义的变量被一步步地排除出来，因此你这里就只有一个因素进入了最后的模型中，这也是一般论文中所需要的回归模型。你这个可以写作 y=-3.464+（B值）*X。

只是你这个模型的确有些少了，只有一个因素进入了最后的模型中，你再用backword 和 forword 看下结果，有没有差异，没有的话就只有用这个了

enter那个强制进入的对现实问题的解决或预测是没有什么意义的

逐步回归和层次回归有什么区别

多元回归分析又可分为“逐步回归”(stepwise regression)和“层次回归”?(hierarchical regression)。“逐步回归”先选择与效标相关最高的预测变量进入方程，然后，运用偏相关方法，逐一检验与效标相关较高或次高的预测变量，直至新增变量不再产生具有统计显著意义的增量效应为止。“层次回归”则由研究者根据理论或实际需要确定不同变量进入回归方程的顺序。 这个可能用软件来实践下就会慢慢清晰概念了，可惜我也只听张老师淡淡的讲过些，希望对你有帮助！