یکی از روش‌های است که در آن بر خلاف رگرسیون خطی که هدف تخمین است یک یا چند ِ محاسبه می‌شود است. رگرسیون چندک معمولاً با بهتر از رگرسیون معمولی کار می‌کند و پیش‌فرضهای کمتری دارد من‌جمله اینکه توزیع شرطی متغیر وابسته ضرورتاً لازم نیست توزیعی طبیعی باشد. همچنین رگرسیون چندک در مسائلی به کار می‌رود که هدف بدست آوردن توزیع مشروط متغیر وابسته باشد نه فقط یک از آن مانند میانگین؛ چه که با استفاده از چندک‌های یک توزیع می‌توان کل توزیع را تقریب زد. 
 
اگر متغیر باشد، و عددی در باشد، آنگاه چندک مرتبط با این عدد به این شکل تعریف می‌شود: 
 
 می‌توان نشان‌داد که: 
 
 که در اینجا است. حال اگر را نداشته باشیم و فقط نمونه از توزیع متغیر داشته باشیم آنگاه چندک متغیر را با بهینه‌سازی پایین می‌توان به‌دست‌آورد. 
 
 حال اگر چندکِ متغیر وابسته را با از متغیرهای مستقل تخمین بزنیم آنگاه هدف مسئله رگرسیون خطی پیدا کردن ضرایبی خواهد بود که داده‌های وابسته را به چندکشان نزدیک کند: 
 
 این مسئله با کمک حل می‌شود. اگر با برابر باشد، رگرسیون خطی، را تخمین خواهد زد و به مجموع تفاضل پیش‌بینی و داده وابسته تغییر شکل می‌یابد: 
 
 رگرسیون چندک در علوم کاربرد فراوانی دارد. معمولاً به علت پیچیدگی و تعداد زیاد عوامل تأثیرگذار در یک رویداد طبیعی، توزیع‌های شرطی متغیرهای وابسته اغلب بالا و غیر همسانی دارند که باعث می‌شود رابطه بین متغیرهای مستقل و میانگین توزیع شرطی ضعیف شود؛ تقریب کل توزیع شرطی با استفاده از تخمین خطی چندک‌های توزیع شرطی حاوی اطلاعات بیشتری برای پژوهشگران این رشته‌است و این تقریب از طریق رگرسیون چندک به دست می‌آید.
{"title": "رگرسیون چندک", "link": "https://fa.wikipedia.org//w/index.php?title=%D8%B1%DA%AF%D8%B1%D8%B3%DB%8C%D9%88%D9%86_%DA%86%D9%86%D8%AF%DA%A9&oldid=33942382", "language": "fa"}