1，逐步回归分析法是基于什么情况下提出的

是要做曲线拟合吗？ polyfit（x，y，5） 或者cftool 或者nlinfit都可以做公式滴拟合。
逐步回归在做多元线性回归分析时使用，当自变量较多时，我们需要选择对因变量有显著影响的变量，而舍去对因变量无显著影响的变量，最好的方法就是回归分析

逐步回归分析法是基于什么情况下提出的

2，线性回归何时做全变量或逐步回归

强迫回归法是指将所有的自变量强制纳入进行分析，忽略缺失值的影响。逐步回归法又分为前向和后向逐步，前者是一个一个地添加自变量，后者是先将所有的自变量分析后再观察那个自变量对应sig值最大，就把那个自变量去除，再分析其他自变量的回归分析，然后再观察结果表格，又将sig值最大的自变量去除。。。以此下去，自变量的数量越来越少。。 推荐阅读：张文彤.SPSS统计分析基础（或高级）教程.高教出版社。
额

线性回归何时做全变量或逐步回归

3，逐步回归和层次回归有什么区别呢

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！
张厚粲的统计书上有很清楚的解释呀

逐步回归和层次回归有什么区别呢

4，什么是stepwise regression

stepwise regression逐步回归；逐步回避；逐步回归法This finding provides good reason for the application of the stepwise regressionmethod. 这就为逐步回归方法在应用上的重要性提供了科学依据。很高兴第一时间为您解答，祝学习进步如有问题请及时追问，谢谢~~O(∩_∩)O
stepwise regression [数] 逐步回归this finding provides good reason for the application of the stepwise regression method. 这就为逐步回归方法在应用上的重要性提供了科学依据。

5，什么是逐步回归法

在研究多项式回归问题时，自变量可能是一组不同的变量或某些组合的变量。但这些自变量对因变量y的影响不尽相同，有些自变量的作用可以忽略，而保留与 y有显著关系的适度“好”的那部分自变量，这就属于多元回归分析中变量筛选问题。下面将介绍的逐步回归法，在变量筛选上是行之有效的数学方法。 逐步回归的基本思想是，从当前在圈外的全部变量中，挑选其偏回归平方和贡献最大的变量，用方差比进行显著性检验的办法，判别是否选入；而当前在圈内的全部变量中，寻找偏回归平方和贡献最小的变量，用方差比进行显著性检验的办法，判别是否从回归方程中剔除。选入和剔除循环反复进行，直至圈外无符合条件的选入项，圈内无符合条件的剔除项为止。 在逐步回归计算中需要用到线性代数中的消去变换法进行变量的选入。对选入变量的回归系数进行显著性检验，剔除变量仍进行F－检验。经过若干次选入变量和剔除变量之后，所有变量再没有可入选或剔除的，选择变量的步骤停止，整理资料，得出回归方程。 逐步回归法由于剔除了不重要的变量，因此，无需求解一个很大阶数的回归方程,显著提高了计算效率；又由于忽略了不重要的变量，避免了回归方程中出现系数很小的变量而导致的回归方程计算时出现病态，得不到正确的解。在解决实际问题时，逐步回归法是常用的行之有效的数学方法。 逐步回归的计算一般需借助计算机计算。

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