迴歸方法會根據歷史資料嘗試產生一條直線。下列定義提供了定義這些線條的數學等式。
所有等式中的 y 都代表預測值，x 則是歷史時間序列。
線性迴歸方法
從資料中可以整理出一個線性關係 (y=a*x+b)。
其中 a 是斜率，b 則是截距。
非線性迴歸方法
非線性迴歸方法會從原始資料的轉換中，整理出一個線性關係 (y'=a*x'+b)。每一種方法都使用不同的等式來進行轉換。
多項式法：等式 x'=log(x) 和 y'=log(y) 會在 x 和 y(y=c*x^a) 之間產生一個多項式模型。
指數法：等式 x'=x 和 y'=ln(y) 會在 x 和 y (y=c*e^ax) 之間產生一個指數模型。
對數法：等式 x'=log(x) 和 y'=y 會在 x 和 y(y=a*log(x)+b) 之間產生一個對數模型。
漸近法：等式 x'=1/x 和 y'=1/y 會產生一條漸近曲線 (y=x/(a+bx))。
指數漸近法：等式 x'=x 和 y'=ln(y/(K-y)) 會產生一條指數漸近曲線 (y=cKe^ax/(1+ce^ax))。
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