R中的逐步回归

我想在R中模拟以下SPSS语法：

USE first thru 3122.
EXECUTE.

REGRESSION
  /STATISTICS COEFF OUTS R ANOVA COLLIN TOL ZPP
  /CRITERIA=PIN(.05) POUT(.10)
  /NOORIGIN 
  /DEPENDENT HCTBB
  /METHOD=BACKWARD

到目前为止，我已经做到了：

step(lm(dependentVAR[1:3122]~.,data=independentVAR[1:3122,]),direction="backward")

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但是输出（在完全相同的数据集上）是不同的。有人能帮忙吗？

我想你在做多元线性回归

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您可能会发现

regsubsets

函数（包：leaps）和

stepAIC

（库：mass）很有帮助。前者允许通常的标准，如AIC、BIC和调整后的R2，而后者仅基于AIC。就搜索过程而言，他们都能够进行向后、向前和最佳子集搜索。

首先，传统做法是告诫询问此主题的人，并指出其不好的原因（例如）。第二，你可能会发现这很有帮助：第三，请提供一个可复制的例子。如果您想匹配输出，请以某种方式提供SPSS输出。请阅读有关的信息以及如何给出一个匹配。这将使其他人更容易帮助你。谢谢你的反馈，我在这方面是新手，所以我会在将来记住它。我正在处理很多我无法分享的数据，但我已经跟进了你的建议，并测试了一些来自互联网的“随机”回归数据。使用该数据集，R和SPSS得出了相同的结果！所以现在我想知道R是否以SPSS的方式处理我的变量…谢谢你的建议！我在上面贴了一条评论，描述了我的进展。我当然也会看看regsubset和stepAIC。非常感谢你的帮助。