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A abordagem tradicional na construção de modelos estatísticos é encontrar o modelo mais parcimonioso que explica os dados. Quanto mais variáveis no modelo, maior se torna a estimativa do erro e mais dependente o modelo fica dos dados observados.
Existem algumas técnicas para auxiliar na seleção de variáveis para um modelo de Regressão Logística. Vamos considerar duas delas: Método de Seleção Stepwise e Todos os Modelos Possíveis.
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