1、向前逐步回归是从零个自变量开始，逐步添加自变量到模型中。向后逐步回归是从包含所有自变量的模型开始，逐步删除自变量。2、自变量选择顺序。向前逐步回归每一步只添加一个自变量，选择与因变量具有显著关系的自变量加入模型。向后逐步回归每一步只删除一个自变量，选择与因变量没有显著关系的自变量排除出...
向前逐步回归和向后逐步回归的区别在于回归的方向不同。向前逐步回归是一种逐步选择的方法，从最小的模型开始，每次迭代都增加一个变量，直到达到某个预设的终止准则。这种方法的优点是可以减少模型中不必要的变量，提高模型的简洁性和性。然而，由于每次迭代都是基于当前模型的，可能会导致选择的变量不是最...