Ма́трица регре́ссии, матрица $B$ коэффициентов регрессии $\beta _ {ji}$, $j = 1, \dots, m$, $i = 1, \dots, r$, в многомерной линейной модели регрессии$$\tag{$*$} X = B Z + \varepsilon .$$Здесь $X$ – матрица с элементами $X_{jk}$, $j = 1, \dots ,m$, $k = 1 ,\dots ,n$, где $X_{jk}$, $k = 1, \dots, n$, – наблюдения над $j$-й компонентой исходной $m$-мерной случайной величины; $Z$ – матрица известных регрессионных переменных $z_{ik}$, $i = 1 ,\dots, r$, $k = 1, \dots ,n$; $\varepsilon$ – матрица ошибок $\varepsilon _ {jk}$, $j = 1, \dots ,m$, $k = 1, \dots, n$, с ${\mathsf E} \varepsilon _ {jk} = 0$. Элементы $\beta _ {ji}$ матрицы регрессии $B$ неизвестны и подлежат оценке. Модель $(*)$ является обобщением на $m$-мерный случай общей линейной модели регрессионного анализа.