Dalam perangkaan, model linear teritlak (MLT) ialah generalisasi fleksibel bagi regresi linear biasa. MLT membuat generalisasi regresi linear dengan membenarkan model linear dikaitkan dengan pemboleh ubah tindak balas melalui fungsi pautan dan dengan membenarkan magnitud varians setiap ukuran menjadi fungsi nilai ramalannya.Model linear teritlak telah dirumuskan oleh John Nelder dan Robert Wedderburn sebagai cara menyatukan pelbagai model statistik lain, termasuk regresi linear, regresi logistik dan regresi Poisson.[1] Mereka mencadangkan kaedah kuasa dua terkecil ditimbang semula secara berulang untuk anggaran kemungkinan maksimum bagi parameter model. Anggaran kemungkinan maksimum kekal popular dan merupakan kaedah pratetap pada banyak pakej pengkomputeran statistik. Pendekatan lain, termasuk pendekatan Bayesian dan kuasa dua terkecil yang padan dengan respons varian distabilkan, telah dibangunkan.