2020-02-24
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回归模型的自变量筛选方法？
常用的自变量筛选方法有两种：
1、残差平方和（预测值与真实值的差值平方）准则；
2、回归系数的显著性检验。
前者是从整个回归模型角度出发，考虑引进一个新的自变量前后，残差的变化情况，从而确定该自变量的效率；
后者是对每个自变量的回归系数做显著性检验，通过则说明自变量有意义。它们的考虑角度不同，作用确实殊途同归的。
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