循环回归:创建交互项，存储结果，仅提取有意义的项

循环回归是一种回归分析的方法，用于探究自变量与因变量之间的关系。在循环回归中，首先创建自变量之间的交互项，然后将这些交互项作为新的自变量与原始的自变量一起进行回归分析。循环回归的目的是寻找自变量之间的交互效应，即考察不同自变量之间是否存在互相影响的关系。

循环回归的步骤如下：

1. 创建自变量之间的交互项：对于每两个自变量，可以进行乘法运算得到一个交互项，例如自变量A和自变量B的交互项为A*B。
2. 存储回归结果：对于每一轮回归，将回归结果（例如回归系数、显著性水平等）存储下来。
3. 仅提取有意义的项：对于存储的回归结果，根据一定的准则（例如显著性水平）来筛选出具有统计意义的回归项。

循环回归可以应用于各种领域和场景，例如市场营销分析、金融风险评估、医学研究等。通过探究自变量之间的交互效应，循环回归可以提供更全面和准确的预测和解释。

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