「モデルのあてはめ」プラットフォームの［ステップワイズ法］手法は、ステップワイズ法による変数選択を行います。また、説明変数のすべての組み合わせをあてはめる総あたり法も行えます。他にも、モデル平均化を行うこともできます。
ステップワイズ法は、回帰モデルの説明変数を取捨選択する手法です。次のような状況の場合に役立ちます。
• モデルにどの効果を含めるべきかを判断するための材料が少ないとき
• どの説明変数を使えば適合度の良いモデルを作成できるかを対話式に探索したいとき
• 不必要な説明変数を推定することで生じるばらつきを抑え、モデルの予測精度を上げたいとき
カテゴリカルな説明変数の場合は、次のことを行えます。
• 効果をモデルに含めるときのルールを選択する。
• 親子関係（階層関係）を効果に課す。