逐步回归matlab实现

在MATLAB中，逐步回归可以通过使用stepwise函数来实现。该函数的第一个参数是自变量数据矩阵，第二个参数是因变量数据，第三个参数表示哪几个向量应该在最初的模型中，第四个参数是最大P值，默认为0.05，第五个参数是最小P值，默认为0.10。您可以按照下面的步骤进行逐步回归的MATLAB实现：
1. 声明自变量数据矩阵X和因变量数据Y。
2. 使用stepwise函数进行逐步回归分析。例如：stepwise(X,Y,[1,2,3,4],0.05,0.10)。
3. 点击"Next Step"按钮，直到按钮变灰为止。
4. 查看R方值和P值。R方值越接近1，P值越接近0，表示模型拟合度越好。
5. 最后得到的回归方程为Y=51.6241 + 1.47601*X1 + 0.686734*X2。

逐步回归有三种实现策略：正向选择、向后选择和逐步选择。正向选择是从没有预测因素开始，反复添加最有帮助的预测因素，直到没有显著的预测变量选入回归方程。向后选择是从完整模型开始，以迭代方式删除贡献最小的预测变量，直到没有不显著的预测变量从回归方程中删除。逐步选择是正向选择和向后选择的组合，从没有预测变量开始，顺序添加最有贡献的预测变量，并删除不再改善模型拟合的变量，直到没有显著的预测变量选入回归方程，并且没有不显著的预测变量从回归方程中剔除。

请注意，逐步回归是一种自动拟合的回归方法，可以根据数据情况选择最合理的回归方程。