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逐步回歸分析法是一種多元線性回歸分析方法，它能夠有效地求解多元線性回歸模型中各自貢獻度大小，以及模型中每個變量的回歸系數(shù)及其統(tǒng)計顯著性。它通過將估計函數(shù)分為兩個簡單的候選模型，比較它們的假設(shè)效果，來實現(xiàn)變量的選擇。 具體來說，逐步回歸分析具有下面三個特點： （1）對于模型的建立而言，該方法以全部變量為候選模型，先經(jīng)過一個次選擇，從總模型中排除一些變量，構(gòu)成一個更簡單的模型，然后逐步地調(diào)整此模型，使之滿足一定條件； （2）該方法利用了變量選擇的這一特性，通過重復(fù)比較條件，確定最優(yōu)模型； （3）在模型的評價和選取中，采用的一般是極大似然比（likelihood ratio)、 F比值、斜率比值等統(tǒng)計檢驗量。 拓展知識：優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)求解的算法通常包括梯度下降法、牛頓法等，它們的原理是通過局部最優(yōu)解不斷逼近全局最優(yōu)解，最終收斂于全局最優(yōu)值，從而可以解決多元線性回歸模型中最優(yōu)參數(shù)求解問題。