变量选择的方法主要有：

①向前选择，这种选择变量的方法是不停地向模型中 增加自变量，直至增加自变量不能导致SSE显著减少（这个过程通过F检验来完成）为止;

② 向后剔除，这种方法与向前选择法相反，直至剔除一个自变量不会使显著减小为止;

③  逐步回归，是向前选择和向后剔除的结合；

④最优子集，求当前自变量集合的所有子集， 选定某种自变量集选择准则，计算相应统计量的值，按该准则确定出最优自变量子集。