Procedimentos admissíveis de seleção de variáveis ao ajustar modelos de regressão por mínimos quadrados para previsão

Dado um conjunto de dados com uma única variável dependente originada de um modelo de regressão linear normal, um procedimento de seleção de variáveis especifica completamente um ajuste por mínimos quadrados ao escolher o subconjunto de variáveis independentes a ser incluído no modelo. Para uma perda igual ao erro quadrático de previsão, provamos que todos os procedimentos de seleção de variáveis são admissíveis para escolher entre os ajustes por mínimos quadrados do modelo de regressão.