高尔顿是查尔斯·达尔文的堂兄，以创立了优生学会而闻名，致力于培养更优秀的人种。事实上，他对回归的兴趣很大程度上来自于这种探索。由此我们得出结论，科学思想的价值不应以作者的政治立场来评判。高尔顿似乎对我们本章主要关注的多元回归不太感兴趣。高尔顿著作中的回归是平稳随机变量分布的机械性特征；它们只是适用于父母身高对孩子身高的回归，但肯定不是因果关系。高尔顿自己也会这么说，因为他反对拉马克的观点（这种观点后来在斯大林统治下的俄罗斯得到了推广），即后天习得的特质可以遗传。回归可以用于统计控制以令人满意地追求因果关系的想法，起源于乔治·乌德尼·尤尔（George Udny Yule）(1899)对贫困率决定因素的调查。尤尔是一名统计学家，也是卡尔·皮尔森（Karl Pearson）（卡尔·皮尔森是高尔顿的门人）的学生，他意识到高尔顿的回归系数可以通过求解勒让德和高斯很久以前推导出来的最小二乘法方程（the least squares normal equations）扩展到多个变量。尤尔(1899年)的论文似乎是第一篇包含多元回归估计值的文献。他的模型将一个地区贫困率的变化与当地《英国济贫法》的管理变化联系起来，同时控制了该地区的人口增长和年龄分布。他特别感兴趣的是：救济，即为穷人提供收入支持而不要求他们搬到救济院的做法，本身是否会导致更高的贫困率。这是一个定义明确的因果关系问题，至今仍在困扰着我们。[1]最后，值得一提的是，史蒂文·斯蒂格勒(Steven Stigler, 1986)的书中对回归的历史进行了详细的描述。斯蒂格勒是芝加哥大学(University of Chicago)著名的统计学家，但不如他的父亲、经济学家、诺贝尔奖得主乔治•斯蒂格勒(George Stigler)出名。