项目问题10 逐步回归对前向选择和向后消除的改进是逐步回归。 从模型中没有任何变量开始，然后添加一个最大程度地提高选择标准的变量。 为第二步添加第二个最佳变量。 第二步之后，确定添加还是删除变量是更好的选择。 以这种方式继续，直到选择标准没有发现任何改善为止。 对于正向选择和向后消除，可能有启发性地一直进行到最后（所有变量都为正向/无变量为向后）。 逐步回归可能会导致模型中包含巧合关系，特别是如果t检验是包含的基础或使用了无惩罚QoF度量（例如$ R ^ 2 $）。 通常，当对具有额外变量/参数