「モデルのあてはめ」プラットフォームの［対数線形‐分散］手法を用いると、回帰モデルによって、応答の平均と分散を同時にモデル化できます。応答の平均に線形モデルをあてはめるのと同時に、分散の対数に対しても別の線形モデルをあてはめます。
メモ: 推定値というのは、適切な計画によってデータが収集され、そのデータがモデルによくあてはまっていて、そのデータの標本サイズが大きい場合に初めて良い値になります。また、分散をあてはめるときは、平均をあてはめるときよりさらに多くのデータが必要です。
実験の目的が、応答をただ最大化（または最小化）するのではなく、目標値に合わせ、同時にばらつきを最小にすることである場合がよくあります。対数線形分散モデルを使えば、汎用的かつ効率的な方法で分散をモデル化することができます。なお、繰り返しのあるデータ、繰り返しのないデータの両方に、このモデルは適用できます。