Méthode permettant de déterminer les termes à conserver dans un modèle. La sélection ascendante ajoute des variables au modèle en utilisant la même méthode que la procédure pas à pas. Une variable n'est jamais enlevée une fois qu'elle a été ajoutée. La procédure de sélection ascendante par défaut se termine lorsqu'aucune des variables candidates n'a de valeur de p inférieure à la valeur spécifiée dans Alpha pour inclure.
Méthode permettant de déterminer les variables à conserver dans un modèle. L'élimination descendante part d'un modèle contenant tous les termes, puis supprime des termes un par un, avec la même méthode que pour la procédure pas à pas. Aucune variable exclue ne peut être réintégrée au modèle. La procédure d'élimination descendante par défaut se termine lorsqu'aucune des variables incluses dans le modèle n'a de valeur de p supérieure à la valeur spécifiée dans Alpha pour exclure.
Effectue une sélection de variables en ajoutant ou en supprimant des prédicteurs dans le modèle existant sur la base d'un test du Khi deux. La régression pas à pas combine des procédures de sélection ascendante et d'élimination descendante.
Pour plus d'informations sur le calcul des statistiques du Khi deux pour un terme, reportez-vous à la rubrique Analyse de la somme des carrés d'écart.
Minitab calcule une statistique du Khi deux et une valeur de p pour chaque variable du modèle.
Si la valeur de p d'une variable est supérieure à la valeur indiquée dans Alpha pour exclure, Minitab supprime la variable dont la valeur de p est la plus élevée du modèle, calcule l'équation de régression, affiche les résultats et passe à l'étape suivante.
Si Minitab ne peut pas supprimer une variable, la procédure tente d'en ajouter une. Minitab calcule une statistique du Khi deux et une valeur de p pour chaque variable non incluse dans le modèle.
Si la valeur de p correspondant à la statistique du Khi deux d'une variable est inférieure à la valeur indiquée dans Alpha pour inclure, Minitab ajoute la variable dont la valeur de p est la plus faible au modèle, calcule l'équation de régression, affiche les résultats et lance une nouvelle étape.
Lorsqu'il devient impossible d'ajouter une variable au modèle ou d'en supprimer, la procédure pas à pas se termine.