整数せいすうに依存いぞんしない値ねが増加ぞうかすると仮定かていして，成功せいこう確かく率りつ応答おうとうでデータをフィットする：

これは以下いかに等ひとしい：

変数へんすうが2つ以上いじょうのモデルをフィットする：

データを予測よそく変数へんすう関数かんすうの線形せんけい結合けつごうにフィットする：

規則きそくのリストをフィットする：

入力にゅうりょく値ちと応答おうとうの規則きそくをフィットする：

応答おうとうとして列れつを指定していする：

カテゴリ予測よそく変数へんすうを持もつモデルをフィットする：

モデルの尤ゆう離はなれ度ど表ひょうを得える：

計画けいかく行列ぎょうれつと応答おうとうベクトルで与あたえられるモデルをフィットする：

関数かんすう形がたを見みる：

基底きてい関数かんすうをxとyとして参照さんしょうするモデルをフィットする：

一般いっぱん化かされた線形せんけいモデルで使用しよう可能かのうな特性とくせいのリストを得える：

デフォルト設定せっていでは95%の信頼しんらい区間くかんが使つかわれる：

代かわりに99%の区間くかんを使つかう：

FittedModel内うちでレベルを90%に設定せっていする：

一般いっぱん化かされた線形せんけいモデルをフィットする：

期待きたいされる情報じょうほう行列ぎょうれつを使つかって共きょう分散ぶんさん行列ぎょうれつを計算けいさんする：

観察かんさつされた情報じょうほう行列ぎょうれつを代かわりに使つかう：

二に項こうモデルをフィットする：

共きょう分散ぶんさん行列ぎょうれつを計算けいさんする：

ピアソンの による分散ぶんさんを推定すいていして共きょう分散ぶんさん行列ぎょうれつを計算けいさんする：

データを単純たんじゅんな線形せんけい回帰かいきモデルにフィットする：

正せい準じゅんガンマ回帰かいきモデルにフィットする：

正せい準じゅん逆ぎゃくガウス回帰かいきモデルにフィットする：

単純たんじゅんな線形せんけい回帰かいきモデルをフィットする：

ゼロ切片せっぺんを持もつ線形せんけいモデルをフィットする：

データを正せい準じゅんガンマ回帰かいきモデルにフィットする：

データを既知きちのSqrt[x]項こうを持もつガンマ回帰かいきモデルにフィットする：

正せい準じゅんLogリンクを持もつポアソンモデルをフィットする：

名前なまえ付つきのリンクを使つかう：

シフトされたSqrtリンクに純じゅん関数かんすうを使つかう：

第だい1変数へんすうを名義めいぎ変数へんすうとして扱あつかってデータをフィットする：

両方りょうほうの変数へんすうを名義めいぎ変数へんすうとして扱あつかう：

等ひとしい重おもみを使つかってモデルをフィットする：

データ点てんのための明示めいじ的てきな重おもみを与あたえる：

WorkingPrecisionを使つかってより高こう精度せいどの母はは数すう推定すいていを得える：

フィットされた関数かんすうを得える：

フィットの後のち，特性とくせい計算けいさんで精度せいどを落おとす：