何晓群教授《应用回归分析 R语言版》 第5章

自变量的选择，是建模的重要工作。全模型是有偏估计，选模型预测的均方误差比全模型预测的方差更小，因此建立回归模型时，应当尽可能的剔除可有可无的自变量。

当自变量子集扩大时，残差平方和随之减小，复决定系数随之增加。如果按残差平方和越小越好的原则来选择自变量子集时，变量越多越好。由于变量的多重共线性，给变量的回归系数估计值带来不稳定性，加上变量的测量误差[......]

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