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存在异常点时的变量选择及统计诊断的中期报告
尊敬的项目领导：
我是您所分配的数据分析员，负责针对存在异常点的数据进行变量选择和统计诊断，在此向您报告分析进展情况和初步结论。
首先，针对存在异常点的数据进行变量选择，我使用了多元线性回归模型和正向选择法来确定最优变量。在多元线性回归模型中，我将所有变量都纳入考虑，然后根据方差膨胀因子和t检验等方法进行筛选。在正向选择法中，我从所有变量中先选择一个最相关的变量，然后在此基础上逐步添加其他变量，直到模型预测效果不再提升为止。最终，根据以上两种方法得到的结果是一致的，选取了4个变量作为最优模型。这4个变量分别是：X1,X3,X5和X7。
其次，我进行了统计诊断，对模型进行了假设检验、异常值分析、线性性检验、正态性检验、自相关性分析和异方差分析等。通过一系列的测试和方法，结果显示样本线性回归方程成立，但存在一些异常点，影响了在这些点处预测的准确性。在经过异常数据的识别和分析后，我发现这些异常数据可能是由于测量误差或数据录入失误等原因引起的，因此在后续分析中需要加以注意。
综合上述分析结果，我们可以得出如下初步结论：选取X1、X3、X5和X7作为自变量，建立的多元线性回归模型可以用于对目标变量做出预测。但是由于存在异常点的情况，需要在数据分析过程中加以注意和处理。
在后续工作中，我将进一步深入研究数据的特点和异常情况，优化模型的参数，提高预测的准确性和可靠性。同时，我也将不断更新并完善数据诊断和分析的方法，为项目的成功提供更加精确的数据支持。
感谢您对我的信任和支持，期待能为您提供更为优秀的服务。
敬礼，
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日期：XX月XX日