Los incendios en edificios son peligros significativos para la seguridad pública y pueden resultar en fatalidades y pérdidas financieras sustanciales. Los estudios han demostrado que la composición socioeconómica de una región puede impactar en la ocurrencia de incendios en edificios. Sin embargo, los modelos existentes basados en el procedimiento clásico de regresión paso a paso tienen limitaciones. Este artículo propone un modelo predictivo más preciso de las tasas de incendios en edificios utilizando un conjunto de variables socioeconómicas. Para mejorar la capacidad de pronóstico del modelo, se introduce una eliminación hacia atrás mediante el criterio de error predictor final robusto (RFPE). El enfoque propuesto se aplica a datos del censo y de incidentes de incendios de la región del sudeste de Queensland, Australia. Se utiliza un procedimiento de validación cruzada para evaluar la precisión del modelo, y se realizan análisis comparativos utilizando otros criterios de eliminación como el valor p, el criterio de información de Akaike (AIC), el criterio de información bayesiano (BIC) y la suma de cuadrados del error residual predicho (PRESS). Los resultados demuestran que el criterio RFPE es un modelo predictivo más preciso basado en varias medidas de bondad de ajuste. En general, se encontró que la ecuación RFPE es un criterio adecuado para el procedimiento de eliminación hacia atrás en la modelización socioeconómica de incendios en edificios.