1 次元データセットを使用する Statistics パッケージの回帰コマンドは、内部的にベクトルを使用してデータを保持します。入力として指定されたベクトルはそのまま使用されます。1 次元配列または平板なリストが使用され、ベクトルに自動変換されます。同様に、1 行または 1 列のみの行列は、1 つを除いた次元が単一要素の範囲である高次元配列のようにベクトルに変換されます。結果として、エラーメッセージを含む全ての出力はベクトルを使用します。

2 次元データセットは、行列として最も効率的に指定されます。2 次元配列および入れ子形式のリストは、行列に自動変換されます。1 次元配列、平板なリスト、ベクトルは列行列に変換されます。高次元配列は、単純なデータセットと同様に扱われます。

データセットが変数  に対応する値を含むとき、行列の i 列目は変数  の値を保持すると解釈されます。そのため、j 行目は  の j 番目の要素を表します。

独立変数および従属変数に対するデータセットは、個別にまたはまとめて指定することができます。データを個別に指定する場合は、行列を使用して独立変数の値を指定し、ベクトルで従属変数の値を指定します。ExponentialFit のようにコマンドで独立変数を 1 つだけ使用する場合は、行列ではなく内部的にベクトルが使用されます。CurveFitting パッケージのユーザー用に、行列で独立データおよび従属データを指定することができます。この行列の列数は独立変数の数 n プラス 1 で、最初の n 列は n 個の独立変数に対応し、最後の列が従属変数に対応します。独立変数が 1 つ (行列には 2 列が含まれる) の場合、同じ行列が CurveFitting および Statistics[Regression] ルーチンで使用できます。

NonlinearFit の入力のアドバンスト行列形式には例外が適用されます。同じフォーマットが使用され、独立変数と従属変数は共通の行列に置く必要がありますが、目的は異なります。この使用法は、主に大規模データセットでの高効率計算を行うアドバンストユーザに推奨します。したがって、配列またはその他のデータ形式はこの呼び出しシーケンスでは使用できません。

その他の例外として OneWayANOVA コマンドがあり、これは、入力が従属データおよび独立データのモデルに従いません。このコマンドは、単純なデータセットのリストまたは 2 次元データセットを使用できます。

データセットに適用するモデル関数は、代数的形式、演算子形式、行列形式の 3 つの方法で指定できます。

代数的形式のモデル関数は、モデルパラメータと独立変数の代数的表現で与えられます。この形式を使用する際は、独立変数のリストを別にコマンドに与える必要があります。

演算子形式のモデル関数は、独立変数とモデルパラメータを表す入力パラメータを持つプロシージャとして与えられます。演算子形式は単純な代数的表現を与えるのが困難な関数に対して使用されます。この形式は、LinearFit および NonlinearFit コマンドで使用できます。

行列形式は、モデル関数をプロシージャとして指定することが必要です。しかし、プロシージャはベクトルおよび行列で動作し、インターフェースがより複雑です。行列形式は、データが内部ソルバーが要求する形式で与えられ、余分な記憶域やコピーのオーバーヘッドがないため、最も効率的な計算になります。このオプションは CodeGeneration[Fortran] コマンドに対してのみ使用できます。