連続尺度の応答変数に対して、線形モデルをあてはめます。線形回帰分析、分散分析、共分散分析、混合モデルなどが行えます。「標準最小2乗のレポートとオプション」章（63ページ）と「標準最小2乗法の強調点オプション」（71ページ）を参照してください。
線形回帰モデルや（二値応答もしくは順序応答に対する）ロジスティックモデルに関して、変数選択を行います。応答が連続尺度である線形モデルの場合には、交差検証、p値、BIC規準、AICc規準に基づいて変数を選択できます。また、説明変数のすべての組み合わせをあてはめる機能や、モデル平均化を行う機能があります。応答が二値もしくは順序尺度であるロジスティックモデルの場合は、p値、BIC規準、AICc規準に基づいて変数を選択できます。詳細については、「ステップワイズ回帰モデル」章（227ページ）を参照してください。
一般化回帰正則化した（罰則を課した）推定方法により、一般化線形モデルをあてはめます。正則化の手法には、リッジ回帰、Lasso、適応型Lasso、弾性ネット、適応型弾性ネットがあります。応答の分布として、正規分布、二項分布、Poisson分布、ゼロ強調Poisson分布、負の二項分布、ゼロ強調の負の二項分布、ガンマ分布が用意されています。「一般化回帰モデル」章（261ページ）と「分布」（268ページ）を参照してください。
混合モデル|
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連続尺度の応答変数が複数あるデータに対して、多変量分散分析を行います。ここに含まれる分析としては、多変量分散分析、反復測定データの分析、判別分析、正準相関分析があります。詳細については、「多変量分散分析」章（397ページ）を参照してください。
連続尺度の応答変数に対して、分散に対する効果ももつモデルをあてはめます。平均と分散に対して、別々の効果を指定することができます。詳細については、「対数線形分散モデル」章（421ページ）を参照してください。
この手法は、［分析］>［信頼性/生存時間分析］>［比例ハザードのあてはめ］を選択して起動することもできます。『信頼性/生存時間分析』の「生存時間（パラメトリック）のあてはめ」章を参照してください。
この手法は、［分析］>［信頼性/生存時間分析］>［生存時間(パラメトリック)のあてはめ］を選択して起動することもできます。『信頼性/生存時間分析』の「生存時間（パラメトリック）のあてはめ」章を参照してください。
一般化線形モデルをあてはめます。分布とリンク関数を指定することにより、さまざまな回帰モデルを指定できます。一般化線形モデルには、ロジスティック回帰、Poisson回帰、指数回帰などが含まれます。詳細については、「一般化線形モデル」章（459ページ）を参照してください。
PLS回帰PLS分析は、［分析］>［多変量］>［PLS回帰］を選択して行うこともできます。『多変量分析』の「PLS回帰モデル」章を参照してください。
メモ: 「モデルのあてはめ」の［応答のスクリーニング］手法は、連続尺度の応答にのみ使用できます。なお、1つ1つの因子に対する個別の検定をまとめて行うには、［分析］>［スクリーニング］>［応答のスクリーニング］のほうを用いてください。こちらのメニューで呼び出される「応答のスクリーニング」プラットフォームでは、カテゴリカルな応答もサポートされおり、また、同等性や実質的有意差に対する検定もサポートされています。『予測モデルおよび発展的なモデル』の「応答のスクリーニング」章を参照してください。