常德临澧餐饮配送iso认证公司

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常德临澧餐饮配送iso认证公司科普：

SPSS中提供的自变量进入模型的方法有五种。

1.进入法

所有选入自变量框的候选自变量均进入模型，不涉及变量筛选问题，为默认选项。

2.向前法和向后法

向前法的基本思想是依次纳入最重要的候选自变量，首先会分别对p个候选自变量拟合它与因变量的简单线性回归模型，共有p个。考察其中有统计学意义的k个简单线性回归模型，将p值最小的模型所对应的自变量x首先引入模型。第二步是在已经引入模型的基础上，再分别拟合引入模型外的p-1个自变量的线性回归模型。如此反复进行，直到模型外的自变量均无统计学意义为止。

向后法的基本思想则是依次剔除最不重要的候选变量。该方法首先会对因变量拟包含的全部p个候选自变量的线性回归模型进行检验，然后按照和向前法相反的逻辑依次剔除P值最大且没有统计学意义的变量。如此反复进行，直至模型中剩余的所有自变量均有统计学意义为止

3.逐步回归法

逐步回归是将上面两种方法结合起来筛选自变量的方法。前两步与向前法相同。第三步是考察第一步引入模型的自变量是否具有统计学意义，若没有统计学意义，则将其剔除于模型之外。如此反复，直至模型外的自变量均无统计学意义，而模型内的自变量均有统计学意义。由此可见，与向前法和向后法相比，逐步回归是比较“负责任”的，每向模型引入一个新变量，均要考察原来在模型中的自变量是否还有统计学意义，是否可以被剔除。

4.删除法

规定为Renmove的自变量将被强制剔除于模型之外。但SPSS会给出如果将其引入模型的参数估计及检验结果。该方法实际上需要利用将变量分块（block）的方式和其他方法联合使用。变量分块可通过“自变量”列表框上方的“上一张”“下一张”组合按钮将自变量分为不同的块，并且在不同块中指定不同的自变量纳入方法，以满足复杂的变量筛选需求。

补充说明如下。

（1）上面筛选操作中的界值均以“选项”对话框中设定的p值或f值筛选标准为准。

（2）线性回归模型中包含自变量的组合不同时，对于同一个自变量的偏回归系数的统计学检验结果是不同的。所以，在进行逐步回归的过程中，有的自变量在前面几步运算的过程中被引入模型，而在后面的运算过程中却可能被剔除模型，甚至理论上存在出现循环的可能性。

（3）向前法、向后法、逐步回归法的侧重点不同。当自变量间不存在简单线性相关关系时，三种方法的计算结果是一致的。当自变量间存在一定的简单线性相关关系时，向前法侧重于向模型引入单独作用较强的变量，向后法侧重于向模型中引入联合作用较强的变量，逐步回归法介于向前法与向后法之间。

 

常德临澧餐饮配送iso认证公司简介：

餐饮配送与普通运输企业是不一样的，因为餐饮配送涉及到初级加工所产生的食品安全问题，所以餐饮配送认证投标过程中，必须要求常德临澧餐饮配送企业按认证要求规范内部运营后申请认证。

 

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