5. Regresia liniara

Regresia liniara multipla
Algoritm pentru regresia pas cu pas anterioară.
• (a) Se identifică variabila cu cel mai mare impact
asupra variabilei dependente, i.e. variabila cea mai
corelată cu variabila dependentă şi se introduce în
model (cel mai mic nivel de semnificatie p);
• (b) Se găseşte variabila din cele rămase care are cea
mai mare corelaţie (ignorând semnul) cu reziduurile
modelului de mai sus;
• (c) Se repetă pasul (b) până când se ajunge la nivelul
de semnificaţie p = 0.05, corespunzător variabilei
curente introdusă în model.
• Când nivelul de semnificaţie p depăşeşte valoarea de
0.05 se opreşte procesul de introducere a predictorilor
în model (condiţia de stop).