ローマ帝国の城塞都市であり、末期にはキリスト教司教座が設置された。西ローマ帝国の衰亡の中でガリア北部は帝国の飛び地となり、ローマに任命された将軍であるが治める事実上独立した地域になった（ソワソン管区）。
カロリング朝期には、がソワソンの宮廷として用いられた。
重回帰分析
一般的によく使われている最小二乗法、一般化線形モデルの重回帰は、数学的には線形分析の一種であり、分散分析などと数学的に類似している。適切な変数を複数選択することで、計算しやすく誤差の少ない予測式を作ることができる。重回帰モデルの各説明変数の係数を偏回帰係数という。目的変数への影響度は偏回帰係数は示さないが標準化偏回帰係数は目的係数への影響度を示す。下記の関係式が知られている。
例.
中学生を対象に調査を行いその結果を重回帰分析したところ下の式が得られたとする。
また英単語数を決めるのが勉強時間だという関係は、分析者が自分で決めるため絶対的なものではない。あくまで勉強時間が独立変数（説明変数）だと仮定した上で分析している。そのため、予測を行うことはできてもその方向に因果関係があることは保証されない。
独立変数が二値の場合.
信号の色による車の通過速度の違いを例に取ると、
という式が得られうる。
男女の体重の予測では、
性別、学年など複数の変数を組み合わせて、分析することもできる。
多重共線性.
独立変数（説明変数）を選択する際、マーケティングやアンケートでよく使う一般的な重回帰の場合、複数の説明変数同士は強い相関がないという仮定が入っている。そのため、説明変数同士が関連性の高い場合、一般化線形モデルでは多重共線性と呼ばれる状態になるため、係数が直感に反する値になることがある。
例えば、小学校での定期テスト得点から重回帰で分析する場合、理科の点数を従属変数に、数学と国語とを説明変数にした場合、数学が増えると理科の点数が増え、国語の点数が高ければ理科の点数が減るといった意味の係数が出ることがある。これは数学と国語との点数の間に強い相関がある（一般に、どちらの成績も学習習慣や知能の影響を強く受ける）ことで起こりうる。この場合のように説明変数間の相関が高いと係数が不安定になりやすい。
ソフトウェア.
ほぼ全ての統計パッケージで重回帰分析は実行できる。
蝶形骨