精益六西格玛--什么是向前选择法？

如果说Minitab是武术，那么统计学和数学的基础就是心法。

你不能单独练武，就像PPT，EXCEL，各种绘图软件都知道每个选项的功能，但是你做出来的报表漂亮，作品漂亮吗？

Minitab你知道如何操作每一步吗？

但是分析结果之后，你知道要看什么信息吗？这些信息意味着什么？这些信息意味着什么？为什么要看这个信息？

所以，光学武术，或者说光学心理学，是行不通的。

这让我想起了几年来的各种计算机课程，计算机结构，网络，算法和结构，数据库，以及写C语言。

最后什么都做不了，最后连个网页都做不了。

但是这几年我学了很多编程语言，但是我觉得这些基础(心法更重要)！

所以内外兼修都可以称霸天下。这真的和练武一样。

让我们回到上面的问题:

问:选择前进意味着什么？

它从模型中没有自变量开始，然后按照以下步骤选择自变量来拟合模型。

第一步:将k个自变量(x1、x2、、、、xk)拟合到含因变量Y的单变量线性回归模型中，总共有k个自变量。

然后找出F统计量和X统计量最大的模型，并将其引入到模型中。

第二步:在已引入模型的xi基础上，分别拟合模型外k-1个自变量(X1、、、Xi-1、Xi+1、、、xk)的线性回归模型。

那么自变量的组合就是Xi+x1、、、、Xi+Xi-1、Xi+Xi+1、、、、Xi+xk的k-1线性回归模型。

然后，对k-1线性模型分别进行研究，选择F统计量最大的两个自变量模型，并将F统计量最大的自变量xj引入模型。

如果除xi外，K-1独立变量都不具有统计学意义，则操作停止。

如此反复，直到模型外的自变量没有统计学意义。

正向选择变量的方法是不断给模型增加自变量，直到增加自变量不能导致SSE显著增加(这个过程由F检验完成)。