首先，我们定义一个统计量，设原模型为中所含解释变量的集合为，则在解释变量中加入后，我们有
(7.21)
  式7.21形式和F统计量类似，所以我们将其叫做伪统计量。
  这样我们就可以给出逐步回归的基本步骤了：
1）对每一个，对解释变量单独做回归计算进入模型，否则没有变量进入模型，这时我们认为所有解释变量对的影响都不显著。
2）在第一步的基础上在剩下的个解释变量逐个加入到模型中，并计算相应的没有变量进入模型，第一步得到的模型就是最优模型。否则选择进入模型，考虑是否要将。
3）没有变量进入模型，上一步得到的模型就是最优模型。否则选择进入模型，考虑是否要将剔除。
  重复3直到没有变量进入模型，而且所有进入的变量都不能被剔除为此。最后一个模型就是我们要选取得最优模型。
  不足之处：该方法最终只提供一个“最优”回归方程，而无其他选择的余地

逐步回归模型：Regress_Stepwise