Como a seleção de todas as regressões possíveis necessita de um considerável esforço computacional, outros métodos foram desenvolvidos para selecionar o melhor subconjunto de variáveis sequencialmente, adicionando ou removendo variáveis em cada passo.
O critério para a adição ou remoção de covariáveis é geralmente baseado na estatística F, comparando modelos com e sem as variáveis em questão. O AIC, assim como outros critérios, também podem ser utilizados na decisão de inserir e remover variáveis. Existem três procedimentos automáticos: (1) Método Forward, (2) Método Backward e (3) Método Stepwise.
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