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Stepwise é uma modificação da seleção Forward em que cada passo todas as variáveis do modelo são previamente verificadas pelas suas estatísticas F parciais. Uma variável adicionada no modelo no passo anterior pode ser redundante para o modelo por causa do seu relacionamento com as outras variáveis e se sua estatística F parcial for menor que $ F_{out} $, ela é removida do modelo.

Procedimento:

  • Iniciamos com uma variável: aquela que tiver maior correlação com a variável resposta.
  • A cada passo do forward, depois de incluir uma variável, aplica-se o backward para ver se será descartada alguma variável.
  • Continuamos o processo até não incluir ou excluir nenhuma variável.

Assim, a regressão Stepwise requer dois valores de corte: $ F_{in} $ e $ F_{out} $. Alguns autores preferem escolher $ F_{in}=F_{out} $ mas isso não é necessário. Se $ F_{in}\textless F_{out} $: mais difícil remover que adicionar; se $ F_{in}\textgreater F_{out} $: mais difícil adicionar que remover.

 Para entender como executar essa função do Software Action, você pode consultar o manual do usuário.