রিগ্রেশন মডেলসমূহ "X"-চলকসমূহের প্রদত্ত জানা মানের জন্য "Y"-চলকের মান গণনা করে। কোন মডেলে সঙ্গতিপূর্ণভাবে ব্যবহারের জন্য, এর উপাত্ত সেটের "অন্তর্বর্তী" মানের ব্যবধি থেকে কোন মান অনুমান করার প্রক্রিয়াকে অনানুষ্ঠানিকভাবে অন্তর্পাতন ("interpolation") বলে। আর উপাত্ত সেটের ব্যাপ্তির "বাইরে" কোন অনুমানকে বলা হয় বহির্পাতন ("extrapolation")। বহির্পাতন প্রক্রিয়া রিগ্রেশনের স্বতঃসিদ্ধের ওপর অনেকখানি নির্ভরশীল। উপাত্তের যতখানি বাইরে বহির্পাতন করা হয়, অনুমিত এবং নমুনা উপাত্ত বা প্রকৃত মানের মধ্যে পার্থক্যের কারণে, কোন মডেলের ব্যর্থ হওয়ার সম্ভাবনা ততই বেড়ে যায়।

বহির্পাতনের ক্ষেত্রে সাধারণ নির্দেশনা হচ্ছে, অধীন চলকের অনুমিত মানের সাথে একটি অনুমান ব্যবধিও উল্লেখ করতে হয় যেন তা অনুমানের অনিশ্চয়তা নির্দেশ করে। স্বাধীন চলকের (গুলোর) মান যদি পর্যবেক্ষণ উপাত্তের বাইরে চলে যায়, এ ধরনের ব্যবধির ব্যাপ্তি দ্রুত হারে বর্ধিত হয়।

এসব ও অন্যান্য কিছু কারণে, অনেকেই বহির্পাতন করাটা সমীচীন নয় বলে মনে করেন।

তবে এর মধ্যেই যে সম্ভাব্য সকল মডেলিং ত্রুটিঅন্তর্ভুক্ত, তা নয়: বিশেষ করে, "Y" এবং "X" এর মধ্যে সম্পর্ক নির্ণয়ে সুনির্দিষ্ট আকার অনুমান করা। একটি যথাযথ রিগ্রেশন বিশ্লেষণে, পরিলক্ষিত উপাত্তের সাথে অনুমিত আকারের সামঞ্জস্যের মূল্যায়ন অন্তর্ভুক্ত থাকে, কিন্তু তা শুধুমাত্র স্বাধীন চলকের প্রদত্ত মানের ব্যাপ্তির মধ্যেই করা সম্ভব। এর মানে হচ্ছে, কোন বহির্পাতন প্রক্রিয়া রিগ্রেশন সম্পর্কের কাঠামোগত আকার সম্পর্কিত অনুমানের ওপর বিশেষভাবে নির্ভরশীল। এক্ষেত্রে সর্বোত্তম পরামর্শ হচ্ছে, শুধুমাত্র হিসাবের সুবিধার জন্য চলক ও পরামিতি- উভয় ক্ষেত্রেই রৈখিক, এমন সম্পর্ক অনুমান করে নেওয়া উচিৎ নয়, বরং জানা সকল তথ্য ব্যবহার করে রিগ্রেশন মডেল গঠন করা উচিৎ। যদি এমনটা জানা থাকে যে, অধীন চলকের মান একটি নির্দিষ্ট সীমার বাইরে যেতে পারবে না, তাহলে সেই অনুসারে মডেল নির্বাচন করা সমীচীন- এমনকি যদি পর্যবেক্ষণ উপাত্ত সেটের কোন মানই ঐ সীমার নিকটবর্তী না হয়। বহির্পাতন বিবেচনা করলে, রিগ্রেশনের জন্য একটি যথার্থ কার্যকর আকার বাছাই করার ধাপটির তাৎপর্য অনেক। কম করে হলেও, এটা নিশ্চিত করে যে কোন মডেল থেকে প্রাপ্ত বহির্পাতন "বাস্তবসম্মত" (অথবা জ্ঞাত রাশির সাথে সঙ্গতিপূর্ণ)।

অন্যান্য পদ্ধতি
সফটওয়্যার
সাধারণ রৈখিক মডেল
অন্তর্পাতন এবং বহির্পাতন