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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:
$$F=\frac{SQR(x_k|x_1,...,x_{k-1})}{QME}.$$
O menor valor das estatísticas F parciais calculadas é então comparado com o F crítico, $F_{out}$, calculado para um dado valor $\alpha$ crítico. Se o menor valor encontrado for menor do que $F_{out}$, elimina-se do modelo a covariável responsável pelo menor valor da estatística F parcial.
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Para entender como executar essa função do Software Action, você pode consultar o manual do usuário. |
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