進行迴歸分析時，建立適當模型後，為經濟及效率原則，必須刪除模型內不重要的獨
立變數。選擇獨立變數的方法，若採用所有可能迴歸法（All Possible Regressions
）選擇重要獨立變數子集的判斷準則有三：複相關係數（R2），殘差均方（S2），及
總誤差（Cp）。
所有可能迴歸法分別使用三種判斷準則之一選出之重要獨立變數子集可能不一樣，本
文乃利用多準則決策法（6），在R2，S2及Cp 三準則兼顧下，選擇重要獨立變數子集
。因Cp準則的判斷標準有二①Cp值接近P，②Cp值小，故將Cp 準則分為二部分考慮，
下決策時，再以主觀權數來調整。
重要迴歸變數多準則選擇方法，主要是依據所有的獨立變數子集之各判斷準則值的變
動情況，決定各準則客觀的重要性，必要時可用主觀權數來調整其重要性，然後依據
適當權數及各準則之標準化值，選出重要獨立變數子集，建立最佳迴歸模型。
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