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你不能單獨練武，就像PPT，EXCEL，各種繪圖軟件都知道每個選項的功能，但是你做出來的報表漂亮，作品漂亮嗎？
Minitab你知道如何操作每一步嗎？
但是分析結果之后，你知道要看什么信息嗎？這些信息意味著什么？這些信息意味著什么？為什么要看這個信息？
所以，光學武術，或者說光學心理學，是行不通的。
這讓我想起了幾年來的各種計算機課程，計算機結構，網絡，算法和結構，數據庫，以及寫C語言。
最后什么都做不了，最后連個網頁都做不了。
但是這幾年我學了很多編程語言，但是我覺得這些基礎(心法更重要)！
所以內外兼修都可以稱霸天下。這真的和練武一樣。
讓我們回到上面的問題:
問:選擇前進意味著什么？
它從模型中沒有自變量開始，然后按照以下步驟選擇自變量來擬合模型。
第一步:將k個自變量(x1、x2、、、、xk)擬合到含因變量Y的單變量線性回歸模型中，總共有k個自變量。
然后找出F統計量和X統計量最大的模型，并將其引入到模型中。
第二步:在已引入模型的xi基礎上，分別擬合模型外k-1個自變量(X1、、、Xi-1、Xi+1、、、xk)的線性回歸模型。
那么自變量的組合就是Xi+x1、、、、Xi+Xi-1、Xi+Xi+1、、、、Xi+xk的k-1線性回歸模型。
然后，對k-1線性模型分別進行研究，選擇F統計量最大的兩個自變量模型，并將F統計量最大的自變量xj引入模型。
如果除xi外，K-1獨立變量都不具有統計學意義，則操作停止。
如此反復，直到模型外的自變量沒有統計學意義。
正向選擇變量的方法是不斷給模型增加自變量，直到增加自變量不能導致SSE顯著增加(這個過程由F檢驗完成)。
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