逐步和最佳子集模型选择

最佳子集回归提供有关多个不同模型的拟合信息，从而使您可以根据四个不同的统计量来选择模型。逐步回归根据单个统计量生成单个模型。由于每个模型中使用了不同的选择标准，因此有可能最佳子集回归和逐步回归将得出不同的模型。选择使用何种方法的一般原则如下：

·    对于预测变量较少的数据集，由于最佳子集回归提供较多模型的信息，因此最佳子集回归比逐步回归更可取。

·    对于预测变量较多的数据集（Minitab 的标准是 > 32 个），由于最佳子集回归需要大量的计算资源（可能无法达到），因此逐步回归比最佳子集回归更可取。对预测变量较多的数据集使用逐步回归时，请选择较大的入选用 Alpha 和删除用 Alpha 水平（0.25 到 0.50）。这样使您可以进一步了解每个入选的预测变量对响应和已经包含在模型中的预测变量的影响。