予測分析
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、多項ロジット(英語版)、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。
機械学習には、回帰や分類のための高度な統計的手法が多数含まれており、医療診断、クレジットカード不正(英語版)検知、顔や音声の認識、株式市場の分析など、さまざまな分野で応用されている。
予測分析を行うために使用されるアプローチと手法は、大きく分けて回帰手法と機械学習手法に分類できる。