逐步回归分析是回归分析中的一种方法，采用逐步加入或删除自变量的方法进行模型建立，是目前常用的多元回归方法之一。其主要思想是通过拟合系数较小的自变量来避免多重共线性的影响，使得回归模型具有预测的精度、可解释性和鲁棒性。
逐步回归分析相对于传统的多元回归方法，具有以下优点：
- 可用不需要特殊的分析软件就能做到逐步回归
- 不需要手动选择独立变量，更符合实际数据中的变量关系
- 通过逐步近似得到的系数能反映出自变量之间的关系和对因变量的贡献度
- 利用F值判定模型的拟合优度，能很好地评价整个回归模型的准确性和可靠性
逐步回归分析在广泛的应用领域中具有很高的实用性，在市场营销策划、财务分析、风险评估等各种领域都有重要的应用价值。