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在全寿命费用估算建模领域，逐步回归能对多因素进行筛选，克服了建模因素之间的多重相关性对最小二乘估计的干扰。逐步回归分析法本质上是对数据平均趋势的估算，无法避免“由失真数据得到无效模型”的根本问题。为此，提出用数据包络分析（DEA）优化逐步回归的建模方法，用DEA方法对数据进行评价，剔除无效数据，将有效的数据用来逐步回归建模。该方法能有效克服干扰数据对提取成分的影响，弥补逐步回归方法的不足。通过实例计算并与逐步回归、多元线性回归比较分析，DEA优化逐步回归建模精度为2．64％，高于逐步回归的3．39％和多元