회귀분석시 가장 간단한 데이터 중심의 회귀모형 구축방법으로써
한번에 하나씩 변수를 모형에 추가하며 구축하여 모델을 만들어 나간다
 
각 단계에서, 이전에 모델내에 포함되지 않은 개별의 변수를 모델에 포함하여
테스트를 실시하고, 테스트 결과, 미리 정한 유의수준보다 작으면
유의한 인자로 판정하고 회귀모델에 포함 시킨다.
 
 

 
 
이런 방법으로 모형에 가장 유의한 인자부터 하나씩 계속 추가시켜 가면서 더 이상
모형에 추가시킬 주요한 변수가 없을 때까지 실시한다.

[회귀분석 Forward Selection은 다음순서로 실시한다.]
 
1. 회귀모형에 대한 유의수준을 선택한다.
   (보통 0.2를 사용한다. 0.05는 이 경우 사용하기에는 너무 작은값이다)
2. 모든 가능한 변수를 사용하여 단순회귀분석 모형을 확인한다
3. 예측변수의 p-value가 가장 낮은 값부터 검토를 시작한다
   - p-value≤유의수준 : 해당되는 예측변수를 회귀모형에 포함시킨다
   - p-value>유의수준 : 해당되는 예측변수를 회귀모형에 포함시키지 않고 앞의 회귀모형을 유지한다
 
 

 

4. 더이상 "p-value≤유의수준"에 해당하는 새로은 예측변수가 없을 때까지 계속한다
 
 

 

최종, Forward Selection에 의해 회귀분석의 변수가 선정된 모습이다.