Die Vorwärtsselektion startet mit dem Nullmodell (ein Nullmodell ist ein statistisches Modell, das auf der Nullhypothese aufgebaut wird).
Die erste Variable, die in das Modell aufgenommen wird, ist diejenige, die ein Gütekriterium wie AIC(Link unten) oder BIC(Link unten) am meisten reduziert oder R² am meisten erhöht. Analog erfolgt die Wahl jeder weiteren Variablen. Nach jedem Schritt werden die p-Werte der bereits im Modell vorhandenen Variablen angepasst.
Der Selektionsprozess stoppt, wenn bei einer neu aufgenommenen Variablen das vorgegebene Signifikanzniveau (=Irrtumswahrscheinlichkeit überschritten wird.

Siehe auch: Regressionsanalyse; Regressionsgerade; Regressionsgleichung

Siehe auch: AIC (Akaike-Informationskriterium)
und
BIC (Bayessches Informationskriterium)