顶点法（vertices method），管理学-管理科学与工程-预测理论与方法-相关分析预测法-海量数据预测法-顶点法，当线性回归模型中的被解释变量和解释变量的观测都是区间数据时，使用区间数据的顶点信息来估计回归模型参数的一种方法。顶点法由L.比亚尔（L.Billard）和E.迪代（E.Diday）提出。使用区间数据的某方面特征信息来开展统计建模的做法，来源于学者们在解决区间数据的主成分分析时提出的中心法（centers principal component analysis; CPCA）。在区间数据的加法、数乘、内积等运算并未被清楚定义的情况下，通过提取部分特征信息可以将一个由区间数据表达的观测样本转换为一个或若干个由实数表达的观测样本，从而后续的代数运算、推导就能在实数域开展。具体而言，记第个样本在因变量的观测为，在第个自变量的观测为，其中字母符号上方或下方带有横线分别表示区间数据的下界值或上界值，分别对区间变量的下界值和上界值建立回归模型，并且两个模型的回归系数是一致的，即用表示回归系数的估计，则模型的残差平方和为：再使用普通最小二乘法即可获得回归系数的估计。