逐步回归和线性回归的区别?

逐步回归和线性回归都是预测模型，但逐步回归会自动筛选重要变量，而线性回归使用所有变量。逐步回归通过逐步添加或删除变量来优化模型，线性回归则一次性纳入所有变量。前者适合变量较多的情况，后者适合变量较少且关系明确的情况。

区别

逐步回归：这是一种自动选择变量的方法，它会一步步测试每个变量的贡献，保留显著的变量，剔除不重要的。过程像筛沙子，先倒进一堆，慢慢留下有用的。这种方法能减少噪音，提高模型准确性，尤其当变量超过10个时效果明显。计算量较大，需要多次测试。

线性回归：这种方法直接使用所有给定的变量来建立预测方程。它假设所有变量都对结果有影响，不做筛选。适合变量少且关系简单的情况，计算速度快，结果容易解释。但如果变量过多或包含无关变量，模型可能变得复杂且不准确。