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逐步回归分析法是一种多元线性回归分析的一种方法，其目的是提高模型的准确率。这是一种迭代式的方法，它每次只添加一个变量，并在每一步选用最为关键的一个变量。

逐步回归分析的步骤包括：

(1)定义模型结构：首先，定义模型的结构，也就是指定模型中有哪些变量，以及它们之间的关系。

(2)定阈值：根据模型变量的结构和模型的特征，分别选择两个不同的阈值，一个用于变量的添加，一个用于变量的消除。

(3)迭代建模：当选择的变量能够让模型的表现更好，那么就添加这个变量，反之，如果变量不能让模型表现更好，则删除这个变量，直到所有变量都被添加或删除完。

(4)评估模型：在所有变量都添加完之后，就可以使用一些模型评估指标（如R方）来评估所构建模型的表现。

拓展知识：

在实际应用中，有时候我们需要采用自动化的形式，即自动进行逐步回归分析。自动进行逐步回归分析的方法，包括机器学习的技术，如Genetic Algorithm（遗传算法），Simulated Annealing（模拟退火）等。另外，还有其他类型的技术，如L1 Regularization（L1正则），Lasso，ElasticNet等，都是非常有效的自动进行逐步回归分析的一类方法。