データ解析に関するサイトや書籍で学んだ統計解析の概念を確認するための定義式を作成した。これは、「分かる・できる！」シリーズのセミナーや教科書などで難解な数式を避けた解説がされた場合、その詳細な部分を補うためにも役立つ。
データ解析手法の概念を理解したい人や、サイト訪問者全般が対象となる。
因果関係モデルは、現在最も分かりやすく、一般的なモデルである。
このモデルの作成には、従属変数（被説明変数）と独立変数（説明変数）が必要である。
と表される。この式は、独立変数が原因で従属変数が結果となる因果関係モデルが構築されることを意味する。ここで、X と Y はそれぞれ入力データの実績値のベクトルを表し、a と b は回帰係数であり、Y の理論値と実績値の乖離（＝残差）が最小となるように計算される。