本篇我們以SASHELP中的CARS檔案為例，討論汽車的引擎大小與那些因素有相關，在調查項目裡我們選取下列變數來討論：Invoice (售價；單位：美金)、Enginesize (引擎大小；單位：1000cc數)、Cylinders (汽缸數)、Horsepower (馬力)、MPG_city (每加侖可在市區行駛公哩數)、MPG_highway (每加侖可在高速公路上行駛公哩數)、Weight (車輛重量；單位：磅)、Wheelbase(車輛軸距；單位：吋)及Length (車輛長度；單位：吋)。資料存放在sashelp裡面：本機=>資料館=>SASHELP=>CARS。

在迴歸分析裡，我們有許多的方法來選擇我們的模型，如：向前選取法(Forward selection)、向後消去法(Backward elimination)、逐步選取法(Stepwise selection)、Mallows’ CP、R-平方(R-Square)、調整後R平方(adjust R-square)、Akaike information criterion(AIC)、Schwarz Bayesian Criterion(SBC)等。 分別介紹一下：

根據上一節最後選定的模型，我們做一次是否有共線性的問題。在此，我們有兩種方法來判斷，(1) 變異數膨脹因子（Variance Inflation Factor，VIF） (2) 共線性診斷(Collinearity Diagnostics)。當變異數膨脹因子>10或是共線性診斷>100時，表示有共線性的問題。