j=60+61x1+62x2+6k-1xk-1+bk+lxk+1.+6px (10) 中余下的P-1个自变量重新计算偏回归平方和,循环到不 能再剔除变量为止。 一般,新的回归系数b≠b,有 b,j=1,2,…,P,j≠k C bo=y-∑b 其中,巧/=N2x是样本数据(x,x,… xp),i=1,2,…,N的第j个分量的样本平均值;ck,ck是原 P元线性回归模型的相关矩阵C=A=(cij)的元素。 引进变量算法 1)求max(Q1,Q2,…,QP}; 2)若Q maxlQ1, Q2 QP},且 fk≥f(1,N-P-1),就引进第P+1个自变量,否则认 为没有引进模型的变量均无必要引进; 3)若引进了第P+1个自变量xP+1,重新计算新回归方程 的偏回归平方和Q*1,Q*2,…,Q*P+1,重新回到1),循环 到不能再引进变量为止。k k k k P P y b b x b x b x b x b x  + +  − −     ˆ = 0 + 1 1 + 2 2 + 1 1 + 1 1 + （10） 中余下的 P－1 个自变量重新计算偏回归平方和，循环到不 能再剔除变量为止。 一般，新的回归系数 bj  bj * ,有        = − = − =   ji j j j kk kj j j b y b x b j P j k c c b b . , 1,2, , , ; * * 0 *  其中， =  i j ij x N x 1 是样本数据( xi,1, xi,2, …, xi,p), i=1,2,…,N 的第 j 个分量的样本平均值；ckk，ckj 是原 P 元线性回归模型的相关矩阵 C=A－1=（cij）的元素。 引进变量算法： 1）求 max{Q1, Q2,…,QP} ; 2) 若 Qk= max{Q1, Q2, … ,QP}, 且 f  f (1,N − P −1) k  ，就引进第 P+1 个自变量，否则认 为没有引进模型的变量均无必要引进； 3）若引进了第 P+1 个自变量 xP+1 ，重新计算新回归方程 的偏回归平方和 Q*1，Q*2，…，Q*P+1，重新回到 1），循环 到不能再引进变量为止