ファジィ回帰モデルに関する従来の研究は、区間回帰モデルの拡張として発展してきた。そのようなアプローチのために、従来の研究では、データの従属変数値は最小化目的関数に含まれない。したがって、このモデルから分かる推定ファジィ数はモデル同定に使用する従属変数データの影響が少ないといえる。本研究において、新たなファジィ回帰モデル同定法を提案する。その方法は、従来型の区間回帰法と最小二乗推定法をその基本概念とした、2種の問題である。第1種の問題は、シングル・ステージ問題とされ、第2種のものは2ステージ問題とされる。これらの問題はデータセットが明らかに両問題における目的関数に取り入れられており、この方法によって同定されたファジィ回帰モデルは従来の方法と比較して、よりデータセットを反映することができる。また、モデルを評価する関数を定義することによって、モデルの比較を可能にした。この関数を用いて従来型のモデルと本稿のモデルの違いを数量化することができる。
