逐步回归法检验中介效应（逐步回归）

📚【逐步回归】💡

在数据分析的旅程中，逐步回归是一种非常实用且强大的工具。它像一位细心的园丁，逐个挑选对目标最有帮助的变量，让模型更加简洁高效。🌱

简单来说，逐步回归会从零开始，每次引入一个对结果影响最大的新变量，同时也会检查现有变量是否依然重要。如果某个变量变得无关紧要了，它就会被优雅地移除。这样既能避免冗余，又能确保模型的精准性。✨

这种方法尤其适合处理复杂的多变量问题。比如，在预测房价时，逐步回归能帮你筛选出真正关键的因素，如地理位置、房屋面积和房龄等。它不仅提升了模型效率，还减少了计算负担。🎯

总之，逐步回归就像一位智慧的导师，用科学的方法引导我们找到最佳路径。无论是学术研究还是商业决策，它都能助你一臂之力！📈💼