如何用Python实现逐步回归分析？

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逐步回归+的基本思想是将变量逐个引入模型，每个引入的解释变量后都要进行F检验，并对已选入的解释变量逐个进行t检验。当原本引入的解释变量因后续解释变量的引入而变得不再显著时，即不再被选入。

逐步回归的基本思想是将变量逐个引入模型，每引入一个解释变量后都要进行F检验，并对已经选入的解释变量逐个进行t检验，当原来引入的解释变量由于后面解释变量的引入变得不再显著时，则将其删除。以确保每次引入新的变量之前回归方程中只包含显著性变量。这是一个反复的过程，直到既没有显著的解释变量选入回归方程，也没有不显著的解释变量从回归方程中剔除为止。以保证最后所得到的解释变量集是最优的。

本例的逐步回归则有所变化，没有对已经引入的变量进行t检验，只判断变量是否引入和变量是否剔除，“双重检验”逐步回归，简称逐步回归。例子的链接：（原链接已经失效），4项自变量，1项因变量。下文不再进行数学推理，进对计算过程进行说明，对数学理论不明白的可以参考《现代中长期水文预报方法及其应用》汤成友，官学文，张世明著；论文《逐步回归模型在大坝预测中的应用》王晓蕾等；

逐步回归的计算步骤：

1.计算第零步增广矩阵。第零步增广矩阵是由预测因子和预测对象两两之间的相关系数构成的。

2.引进因子。在增广矩阵的基础上，计算每个因子的方差贡献，挑选出没有进入方程的因子中方差贡献最大者对应的因子，计算该因子的方差比，查F分布表确定该因子是否引入方程。