Некоторые виды регрессий помимо линейной:

• Полиномиальная регрессия. 12 Используется, когда зависимость между переменными нелинейна и описывается полиномом более высокой степени. 1 Позволяет моделировать более сложные зависимости между переменными. 2
• Логистическая регрессия. 12 Применяется, когда зависимая переменная принимает дискретные значения, обычно два (например, «да» или «нет», «успех» или «неудача»). 1 Позволяет оценить вероятность, что событие произойдёт, на основе значений независимых переменных. 1
• Множественная регрессия. 12 Используется, когда необходимо предсказать значение зависимой переменной на основе нескольких независимых переменных. 2 Позволяет учитывать влияние нескольких факторов на зависимую переменную одновременно. 2
• Мультиномиальная регрессия. 3 Определяет вероятность попадания респондентов в ту или иную группу, отличие лишь в количестве значений у зависимой переменной. 3
• Порядковая регрессия. 3 Имеет более чем два значения зависимой переменной. 3 Для порядковой регрессии необходима упорядоченная иерархия значений для зависимой переменной. 3
• Многоуровневое моделирование. 3 Это учёт различий или предсказание вероятностных оценок по зависимой переменной на разных уровнях. 3