線形回帰
線形回帰では,データから推定される線形予測関数を用いて関係性がモデル化される。このようなモデルは線形モデルと呼ばれる。 説明変数(または予測変数)に対して目的変数の条件付き期待値は、アフィン写像で与えられる。(通常は条件付き期待値だが、条件付メジアンまたは他の分位数を用いることもある。)
線形回帰が非線形回帰に比べて用いられる頻度が高いのは、未知のパラメータに線形に依存するモデルの方が、パラメータに非線形に依存するモデルよりもフィッティングが容易で、推定値の統計的性質を決定しやすいためである。
線形回帰が取り扱う範囲は、予測変数の値を与えられた応答の条件付き確率分布に限る。 全ての変数の同時確率分布は多変量解析の領域として、ここでは扱わない。