感谢您的解释。我清楚一些了。只不过有种逐步回归是为解决共线性问题而存在的方法到最后却失去了处理共线性问题能力的感觉。毕竟它忽视了相关性的强弱，反而关注了影响程度的大小~

回归模型的建模讲究“少而精”，即留下对因变量贡献，解释作用大的一些相互独立的自变量。逐步回归也不是为了解决共线性作用而存在的方法，它只是综合了向前和向后筛选的优点，建模不能单纯从数据角度来讲，很多还是要根据实际的情况来分析。逐步回归是克服了后退法中忽略变量间的一些共线性问题，但电脑毕竟不知道实际情况下哪个对因变量的实际意义更大，所以分析时先逐步筛选下，然后不合理了，看看变量间的共线性问题，看看交互作用问题，再根据实际情况进一步拟合新的模型。