移除多元回归方法

在本方法中，我们将学习移除方法，这是最后一种方法。对于移除方法，我们可以指定需要从我们这边移除的变量。请记住，这个移除方法不能单独使用。我们使用回归的移除方法与任何其他方法（通常是输入方法）结合或关联使用。首先，我们在模型中输入所有变量，作为第二步，我们尝试根据它们对总方差的较小贡献来删除一些变量。例如，在以下情况下，我们首先输入模型中的所有变量，遵循输入方法。

现在我们将找出哪个变量对于解释总方差最不重要。看起来，在系数表中，所有变量都是好的预测因子。T 值相当高。

所以让我们选择一些其他变量，它们可能关联不大。让我们选择从雇用开始的月数和少数族裔分类。现在，在这些变量中，我们猜测少数族裔分类对于预测当前工资来说不太重要，然后点击确定，就像这样

所有变量都已输入。现在我们可以看到，在系数表中，少数族裔分类 得到一个不显著的值。

为此，我们可以执行输入方法，然后是移除方法。为此，我们将再次进入线性回归并定义我们的变量。因此，在第一种情况下，我们将选择少数族裔分类，位于自变量下，并点击以下箭头。

现在我们有五个变量。现在我们将点击下一步来创建第二个区块。

在第二个区块中，我们将使用移除方法。我们还将使用少数族裔分类作为移除变量。之后，点击确定。

在系数表之后，我们从分析中排除了变量，即少数族裔分类。

在第二个模型中，我们可以看到我们没有输入之前的 5 个变量，但它们已被保留在此模型中，因为我们遵循了移除方法。

因此，如果我们在第 2 步中指定了移除方法，则意味着它已经包含所有在第 1 步中定义的变量。这就是移除方法的美妙之处。请记住，我们不能单独使用移除方法。例如，假设在第 2 步， 我们像这样移除了少数族裔分类变量

假设我们从移除方法开始，没有执行输入方法。因此选择移除方法作为我们的第一种方法，然后点击确定。

现在该软件将向我们提供一个错误警告，其中说：无效的回归方法子命令规范——当构建一个方程时，REMOVE 不能用作第一个方法。REGRESSION 已插入 ENTER 作为第一个方法；REMOVE 现在是第二个方法。

因此，它执行了输入方法，然后是移除方法。但在移除方法中，它移除了我们在第一种情况中输入的所有变量。因此，这对我们来说没有任何逻辑值，但它指示了我们在执行移除方法时应该遵循的程序。