회귀분석 모형 축소를 사용하여 회귀 분석 모형에서 유의하지 않은 항을 제거하여 단순화할 수 있다.
항의 개수를 줄이면 모형을 사용하기가 더 쉽다.
유의하지 않은 항이 모형에 남아 있으면 예측 변수의 정밀도가 줄어들 수 있다.
 
회귀분석 모형은 수동으로 축소하거나, 단계적 회귀 분석과 같은 알고리즘 절차를 사용하여
자동으로 축소할 수 있다. 또는 최량 부분 집합 회귀 분석이 있는데, 이 방법은 예측 변수의
부분 집합이 데이터뿐만 아니라 전체 예측 변수의 집합을 적합시키는지 여부도 확인한다.
대부분의 모형에서 각 계수의 p-값을 조사하면 어떤 항이 통계적으로 유의한지 확인할 수 있다.
 
 

 
 
통계적 방법이 모형을 축소하는 데 있어 유용하지만, 제거할 항을 결정하려면 공정에 대한 지식과
판단력도 필요하다. 일부 항은 반드시 필요하고, 어떤 항은 측정하는 데 비용이 너무 많이 들고
어려울 수 있다.