回帰モデルを用いたデータ分析は基本的で有用である反面、回帰変数の選択が恣意的になったり、回帰式の設定が不適切になったりするなどの問題も抱えている。本書は、これらの問題に対して、統計学者や計量経済学者がどのような解決策を考えてきたのか、分野の発展の歴史をたどりながら解説する。特に近年、機械学習の手法を取り入れることで従来の統計学では扱えなかった問題に対処できることも多くなった。分析者の恣意性を極力排除したデータ駆動型の回帰分析の可能性を、理論的な側面から考える。