Definition

La régression multiple pas-à-pas est une technique heuristique qui commence par sélectionner la variable indépendante unique qui constitue la meilleure variable prédictive dans le sens où elle maximalise R². Elle ajoute ensuite des variables à l'équation (la ligne de régression) de manière séquentielle, par ordre d'importance. A chaque étape, la variable ajoutée est celle qui augmente le plus la somme des carrés (et donc R²) ou qui réduit le plus la somme résiduelle des carrés. Non seulement cette procédure sélectionne des variables, mais elle supprime également les variables précédemment sélectionnées si elles perdent de leur importance. La régression pas-à-pas ne garantit pas que le meilleur ensemble de variables sera inclus dans l'équation finale, mais propose une méthode efficace pour réduire le nombre de variables à une taille gérable.