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逐步回归法“”;?;?;clc;
clearall;
y=[11.213.440.75.324.812.720.935.78.79.614.526.915.736.218.128.914.925.821.725.7];
%犯罪率（人/十万人）
x1=[16.520.526.316.519.216.520.221.317.214.318.123.119.124.718.624.917.922.420.216.9];
%低收入家庭百分比
x2=[6.26.49.35.37.35.96.47.64.96.46.07.45.88.66.58.36.78.68.46.7];
%失业率
x3=[587643635692124864319641531713749789576227937416258547169215953353];
%总人口数（千人）
figure(1),plot(x1,y,*);
figure(2),plot(x2,y,*);
figure(3),plot(x3,y,*);
X1=[x1,x2,x3];
stepwise(X1,y);运行的结果与结论：;犯罪率与人口总数散点图;低收入与人口总数作为自变量;由上图可以看出：;我们对同时选取三个自变量的模型进行分析：;;以上是用stepwise()命令完成逐步回归，进而求得最优的方程模型。最后我们用多元回归程序检验一下求得线性方程的显著性，即用相关系数法来测定它的拟合优度。
编写程序如下：
;运行可得：;?;?
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