Enquanto o método Forward começa sem nenhuma variável no modelo e adiciona variáveis a cada passo, o método Backward faz o caminho oposto; incorpora inicialmente todas as variáveis e depois, por etapas, cada uma pode ser ou não eliminada.
A decisão de retirada da variável é tomada baseando-se em testes F parciais, que são calculados para cada variável como se ela fosse a última a entrar no modelo.
Procedimento:
- Para cada variável explicativa calcula-se a estatística F. Para a variável
, por exemplo,
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O menor valor das estatísticas F parciais calculadas é então comparado com o F crítico, 
, calculado para um dado valor 
crítico. Se o menor valor encontrado for menor do que , elimina-se do modelo a covariável responsável pelo menor valor da estatística F parcial.
- Ajusta-se novamente o modelo, agora com as
variáveis. As estatísticas F parciais são calculadas para esse modelo e o processo é repetido. - O algoritmo de eliminação termina quando a menor estatística F parcial não for menor do que .
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Para entender como executar essa função do Software Action, você pode consultar o manual do usuário. | ||
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