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在多元回归分析中，如果引入的自变量个数较少,则不能很好的说明因变量的（）;但也并非自变量引入越多越好，原因有:其一有些自变量可能对因变量的（）没有贡献；其二自变量间可能存在较强的（）关系，即:（），因而不能全部引入回归方程.

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在自变量向前筛选法中，首先选择与因变量具有最高（）的自变量进入方程,并进行回归方程的各种检验，其次在剩余的自变量中寻找与被解释变量（）最高并通过检验的解释变量（）回归方程,并对新建立的回归方程进行各种检验;

在自变量向后筛选法中，首先将所有自变量全部引入回归方程，其次在一个或多个t值不显著的自变量中将t值（）的那个变量（）出去,并重新建立回归方程和进行检验;

在自变量逐步筛选法中，的每一步前后都要作（）。对已在回归方程中的变量作显著性检验，使得显著者保留，最不显著者（）；第二，对不在回归方程中的（）变量，挑选最重要的那一个进入回归方程，直到最后回归方程中再也不能剔除任一变量，同时也不能再（）变量为止。

为什么说在多元线性回归分析中不是引入的自变量越多越好？