線形回帰モデルは、未知の係数を持つパラメータの線形関数として応答変数を予測する。これらのパラメータは、適合度が最適化されるように調整さる。モデル・フィッティングの取り組みの多くは、残差の大きさを最小化することと、モデルの予測値に対してランダムに分布していることを保証することに焦点を当てている。
離散選択モデル.
重回帰（上記）は、一般的に、応答変数が連続的で、範囲に制限がない場合に使用される。多くの場合、応答変数は連続ではなく、むしろ離散である。数学的には、離散的に順序づけられた従属変数に重回帰を適用することは可能であるが、重回帰の理論の背後にある仮定のいくつかはもはや成り立たず、このタイプの分析により適した離散選択モデルのような他の手法がある。従属変数が離散的な場合、それらの優れた手法のいくつかは、ロジスティック回帰、、およびプロビット・モデルである。ロジスティック回帰とプロビット・モデルは、従属変数が二値の場合に使用される。
ロジスティック回帰.
分類の設定では、観測結果を結果確率に割り当てるには、ロジスティック・モデル（ロジック・モデルとも呼ばれる）を使用する。ロジスティック・モデルは、バイナリ従属変数に関する情報を、無制限の連続変数に変換し、通常の多変量モデルを推定する。
プロビット回帰.
は、カテゴリー型の従属変数をモデル化するためのロジスティック回帰の代替手段を提供する。
多項ロジスティック回帰.
ロジット対プロビット.
ロジスティック・モデルよりもプロビット・モデルを選択する実際的な理由としては、次のようなものがある。
時系列モデル.
時系列モデルは、変数の将来のふるまいを予想または予測するために使用される。これらのモデルは、時間の経過とともに取得されたデータ・ポイントが、考慮すべき内部構造（自己相関、傾向、季節変動など）を持つ可能性があるという事実を説明している。その結果、標準的な回帰手法は時系列データに適用できず、時系列の傾向、季節的、周期的な要素を分解するための方法論が開発されてきた。
生存または持続時間分析.
生存分析は、時間対事象分析の別称である。主に医学や生物学の分野で開発された手法であるが、工学だけでなく経済学などの社会科学分野でも広く利用されている。