Jest to addytywny odpowiednik klasycznej regresji liniowej.
Regresja logistyczna addytywna Dla zmiennej binarnej można użyć funkcji logit:
Model ten pozwala opisać nieliniowy wpływ predyktorów na logarytm ilorazu szans.
Regresja Poissona addytywna Dla danych zliczeniowych często stosuje się rozkład Poissona z logarytmiczną funkcją łączącą:
Taki model może być używany na przykład do modelowania liczby zdarzeń w czasie lub przestrzeni.
Funkcje wygładzające W praktyce funkcje nie są estymowane jako zupełnie dowolne funkcje. Zwykle zapisuje się je jako kombinacje funkcji bazowych:
gdzie są funkcjami bazowymi, a współczynnikami estymowanymi z danych.
Do najczęściej używanych wygładzeń należą: splajny regresyjne; B-splajny; splajny kubiczne; cienkopłytowe splajny regresyjne; wygładzenia cykliczne dla zmiennych okresowych; wygładzenia tensorowe dla interakcji zmiennych ciągłych.
W wielu implementacjach dobiera się nie tylko współczynniki funkcji bazowych, lecz także parametry wygładzenia określające kompromis między dopasowaniem do danych a gładkością krzywej.