前进法过程,由于过程较多, 下面整理出前进法过程中的简要步骤。 Step R-Square C(p) Entered 10.7369 70.6126 x9 20.9070 17.2472 x4 30.9230 14.0549 x8 40.9319 13.1664 x1 50.9457 10.6826 x10 60.9647 6.4951 x5 70.9735 5.6365 x2 80.9747 7.2182 x3 最后结果为表 15 前进法最终结果结 果显示由前进法得到的最优模型为: 4.2.2 后退法利用 SAS 中 BACKWARD 选项进行前进法过程,下面整理出后退法过程中的简要步骤。 Step R-Square C(p) Removed 10.9754 9.0105 x4 20.9749 7.1545 x7 30.9746 5.2703 x3 40.9728 3.8405 x6 50.9717 2.2162 x8 最后结果为表 16 后退法最终结果结果显示由后退法得到的最优模型为: -9- 4.2.3 逐步回归法利用 SAS 中 FORWARD 选项进行前进法过程,由于过程较多, 下面整理出前进法过程中的简要步骤。 Step R-Square C(p) Entered/Removed 10.7369 70.6126 x9 Entered 20.9070 17.2472 x4 Entered 30.9230 14.0549 x8 Entered 最后结果为表17 逐步回归法最终结果结果显示由前进法得到的最优模型为: 由 SAS 结果整理出全模型以及以上三种选模型的复决定系数如下表: 模型全模型 0.9754 ,,,,,,, 0.9747 ,,,, 0.9717 ,, 0.9230 三种方法得到的复决定系数均大于 0.9 ,说明模型拟合程度非常高,有非常不错的拟合效果。
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