逐步回歸分析法是一種多元線性回歸分析的一種方法，其目的是提高模型的準(zhǔn)確率。這是一種迭代式的方法，它每次只添加一個(gè)變量，并在每一步選用最為關(guān)鍵的一個(gè)變量。

逐步回歸分析的步驟包括：

(1)定義模型結(jié)構(gòu)：首先，定義模型的結(jié)構(gòu)，也就是指定模型中有哪些變量，以及它們之間的關(guān)系。

(2)定閾值：根據(jù)模型變量的結(jié)構(gòu)和模型的特征，分別選擇兩個(gè)不同的閾值，一個(gè)用于變量的添加，一個(gè)用于變量的消除。

(3)迭代建模：當(dāng)選擇的變量能夠讓模型的表現(xiàn)更好，那么就添加這個(gè)變量，反之，如果變量不能讓模型表現(xiàn)更好，則刪除這個(gè)變量，直到所有變量都被添加或刪除完。

(4)評(píng)估模型：在所有變量都添加完之后，就可以使用一些模型評(píng)估指標(biāo)（如R方）來評(píng)估所構(gòu)建模型的表現(xiàn)。

拓展知識(shí)：

在實(shí)際應(yīng)用中，有時(shí)候我們需要采用自動(dòng)化的形式，即自動(dòng)進(jìn)行逐步回歸分析。自動(dòng)進(jìn)行逐步回歸分析的方法，包括機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)，如Genetic Algorithm（遺傳算法），Simulated Annealing（模擬退火）等。另外，還有其他類型的技術(shù)，如L1 Regularization（L1正則），Lasso，ElasticNet等，都是非常有效的自動(dòng)進(jìn)行逐步回歸分析的一類方法。