非线性数据的逐步回归你好，
我有一个带有研究问题的数据集：除了年龄之外，X 是否对 Y 有额外的影响？ 根据数据，Age 对 X 和 Y 的方差都有显着影响，但这种关系是非线性的（当 Age 增加时，Y 呈指数下降，而 X 呈指数增加）。 所以当我用 X 拟合 Y（使用 0 度相关）时，X 和 Y 之间的关系看起来是线性的。 因此，要回答我的研究问题，我是否应该使用逐步回归，以 Y 作为因变量，以 X 和 Age 作为效应？ 知道 Age vs. X 是非线性的，Age vs. Y 是非线性的，X vs. Y 是线性的？
谢谢！
YC
分析苹果系统回复：非线性数据的逐步回归我不明白为什么你会在这种情况下使用逐步回归。逐步回归，除了有问题（特别是相关变量）之外，是一种将候选因素减少到最重要因素的方法。听起来你只有两个因素，X 和年龄，所以逐步回归对你没有任何意义。您需要将这两个变量都视为影响 Y 的因素，并包括潜在的交互影响。您还应该考虑 X 和 Age 之间的多重共线性（VIF 是一个很好的指标）。有多种方法可以合并非线性效果，但我会从视觉显示开始，看看它们的重要性，并提出建模方法。但我不认为逐步回归在分析中占有一席之地。
