R语言逐步回归的基本原理和公式

逐步回归是一种逐步选择变量的方法，用于建立多元线性回归模型。其基本原理是通过逐步添加或删除自变量，来选择最佳的自变量组合，以建立最优的归模型。

逐步回归的公式可以表示为：

1. 初始化：选择一个初始模型，可以是只包含截距的模型。

2. 步骤一：对于每个自变量，计算其与因变量的相关系数。选择与因变量相关系数绝对值最大的自变量加入模型。

3. 步骤二：对于已经加入模型的自变量，计算其与其他未加入模型的自变量的偏相关系数。选择与因变量偏相关系数绝对值最大的自变量加入模型。

4. 步骤三：对于已经加入模型的自变量，计算其与其他已加入模型的自变量的偏相关系数。选择与因变量偏相关系数绝对值最大的自变量加入模型。

5. 重复步骤二和步骤三，直到没有自变量可以加入或删除。

6. 最终得到的模型即为逐步回归所选择的最优模型。