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[[File:Normdist regression.png|thumb|right|200px|50个随机点在围绕线性y=1.5x+2（未显示）� {{Regression bar}}

{{redirect|Multivariate analysis|the usage in mathematics|Multivariable calculus}} 涉及多元数据的某些类型的问题，例如[[simple linear regression]]和[[multiple regression]]，通常不被视为多元统计的特殊情况，因为分析是通过�

…的过程，<ref>{{cite book |last1=Klosterman |first1=Richard E. |title=Community Analysis and Planning Techniques |date=1990 |publisher=Rowman & Littlefield Publishe …lynomial]]函数拟合到时间间隔中，使它们平滑地结合在一起。与插值密切相关的另一个问题是用简单函数近似复杂函数（也称为[[Polynomial regression|回归]]）。回归和插值之间的主要区别在于，多项式回归�

…Hinkelmann |first1=Klaus |last2=Kempthorne |first2=Oscar |title=Design and Analysis of Experiments, Volume 2: Advanced Experimental Design |date=2005 |publishe {{Main|One-way analysis of variance}}

…标记。应转换为wikitext.|date=2019年9月}}<!-- 然后将其转移到[[:ru:Участник:Ailbeve/Survival analysis]]，如果需要，该网站上的某人可以将其翻译 --> [[File:Cox proportional hazards regression output for melanoma data set.png|thumb|400px|right|黑色素瘤数据集的

…Y'']]和[[Yule's Q|Yule's ''Q'']]将其规范化到类似相关系数的范围{{tmath|[-1, 1]}}。[[logistic regression|逻辑模型]]将赔率比推广，用于模拟依赖变量是离散的情� …atistics)|copula]]也是如此，而[[coefficient of determination]]将相关系数推广到[[multiple regression]]。

* ''[[nonparametric regression|非参数回归]]''，其中对变量间关系的结构进行非参数化� …|样条]]和[[wavelet|小波]]开发的[[Nonparametric regression|非参数回归]]和[[semiparametric regression|半参数回归]]方法。

…irst=John A. |last=Rice |date=2006 |title=Mathematical Statistics and Data Analysis |edition= 3rd |publisher=Duxbury Advanced }}{{ISBN missing}}</ref> 在不� 在零假设为真时，具有[math]n - 2[/math]自由度的[math]t[/math]-分布。[[Simple linear regression#Normality assumption|斜率系数的标准误差]]：