在统计学中，逐步选择变量是一种常用的方法，用来确定回归模型中最重要的自变量。然而，最新研究发现，逐步选择变量其实是邪恶的。
逐步选择变量可能会导致过拟合模型，即模型在训练数据上表现很好，但在新数据上表现不佳。这是因为在逐步选择的过程中，模型会过度依赖于特定的变量，而忽略其他重要的因素。
此外，逐步选择变量还可能导致多重比较问题，增加了统计推断的不确定性。在逐步选择的过程中，反复测试不同的变量组合，最终选出的变量可能并非真正有显著影响的变量，而只是由于随机性而被选中。
因此，统计学家们呼吁摒弃逐步选择变量这种邪恶的做法，而是应该采用更为严谨和可靠的方法，如交叉验证或岭回归。这样才能确保建立的回归模型稳健可靠，真正反映数据的实际关系。
如果您正在进行回归分析，务必谨慎使用逐步选择变量这一方法，以避免引入不确定性和偏误，从而得出更加准确和可靠的研究结论。统计学的世界里，不可忽视的是慎用逐步选择变量这一邪恶之道。
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