Os modelos estatísticos mais antigos eram quase sempre lineares, mas os computadores modernos, junto com algoritmos numéricos apropriados, causaram um aumento do interesse nos modelos não-lineares (especialmente redes neurais e árvores de decisão) assim como na criação de novos tipos, como o modelo linear generalizado e o modelo multi-nível.
uʒ mˌudˈelʊz ʃtˌɐtˈiʃtikʊʒ mˈaɪz ˌɐ̃ŋtˈiɡʊz ˌɛɾɐ̃ʊ̃ kwˈazɨ sˌeɪmpɹɨ lˌiniˈaɾɨʃ, mɐz uʃ kˌumputɐdˈoɾɨʒ mˌudˈeɾənʊʃ, ʒˈũŋtʊ kˈom ˌɑlɡuɾˈitmʊʒ nˌumˈɛɾikʊz ˌɐpɹupɹiˈadʊʃ, kˌaʊzˈaɾɐ̃ʊ̃ ũŋ ˌaʊmˈeɪŋtʊ dʊ ˌiŋtɨɾˈɨsɨ nʊʒ mˌudˈelʊʒ nˌɐ̃ʊ̃lˌiniˈaɾɨʃ ʃpˌesiˌɑlmˈeɪŋtɨ ʁˈedɨʒ neʊɾˈaɪz i ˈaɾəvuɾɨʒ dɨ dˌɨsizˈɐ̃ʊ̃ ɐsˈiŋ kˈomʊ nɐ kɹˌiɐsˈɐ̃ʊ̃ dɨ nˈɔvʊʃ tˈipʊʃ, kˈomw ʊ mˌudˈelʊ lˌiniˈaɹ ʒˌenɨɾˌɐlizˈadw i ʊ mˌudˈelʊ muwtˈinˈivˌɛl.