遍历变量进行回归的解决方法通常会使用循环来遍历每一个变量，并进行回归分析。下面是一个使用Python的statsmodels库来实现的示例代码：

import statsmodels.api as sm

# 假设你已经有一个包含自变量和因变量的数据集，自变量存储在X变量中，因变量存储在y变量中

# 创建一个空的回归模型
model = sm.OLS(y, sm.add_constant(X))

# 遍历每一个变量进行回归分析
for var in X.columns:
    # 为模型添加一个新的自变量
    model = model.add_exog(X[var])
    
    # 拟合回归模型
    results = model.fit()
    
    # 输出回归结果
    print(f"Variable: {var}")
    print(results.summary())
    
    # 移除刚添加的自变量，准备下一个循环
    model = model.remove_exog(X[var])

在这个示例中，首先创建一个空的回归模型，并使用sm.add_constant函数为自变量添加常数列。然后通过循环遍历每一个变量，将当前变量添加到模型中，拟合回归模型并输出结果。最后，移除刚添加的自变量，准备下一个循环。

请注意，这只是一个示例代码，实际应用中可能需要根据具体需求进行适当的修改和扩展。