Partial Regression

數量，可能是對數簡單線性迴歸，也可能是對數複迴歸。 对数几率回归（英語：Logistic Regression） 偏迴歸（英语：Partial Regression）（英語：Partial Regression） 用於研究單個自變數對因變數的影響，同時控制其他自變數的影響。它通常應用在多元迴歸模型中

偏最小二乘回归（英語：Partial least squares regression， PLS回归）是一种统计学方法，与主成分回归有关系，但不是寻找响应和独立变量之间最小方差的超平面，而是通过投影预测变量和观测变量到一个新空间来寻找一个线性回归模型。因为数据X和Y都会投影到新空间，PLS系列的方法

Netherlands. Free download from the webpage [6] （页面存档备份，存于互联网档案馆） Partial Regression Analysis, International Institute for Land Reclamation and Improvement

在统计学上，泊松回归（英語：Poisson regression）是用来为计数资料（英语：Count data）和列联表建模的一种回归分析。泊松回归假设因变量（英语：response variable）Y是泊松分布，并假设它期望值的对数可由一组未知参数进行线性表达。当其用于列联表分析时，泊松回归模型也被称作对数-线性模型。

+ γ 2 n ω i . {\displaystyle {\frac {\partial {\text{Obj}}}{\partial \omega _{i}}}={\frac {\partial L}{\partial \omega _{i}}}+{\frac {\gamma _{2}}{n}}\omega