multiple regression与multivariable regression的区别

最近在瞄别人的论文《lasso在多元回归分析中应用》时，新学了个概念叫做multivariable regression，区别于以前的多元回归，脑子一片糊糊

multiple regression,即一个因变量对多个自变量。线性回归中四大假设条件：因变量正态分布（非正态为广义回归），独立性（非独立则为下面那种回归），线性及同方差性

multivariable regression,即多个因变量对多个自变量。考虑到了因变量之间的相关性

两者的solution及form都很相似，但是搞不清楚multivariable regression的用途倒是让人很头痛。

基于对计算方便性的角度而言，后者在用法上可以与前者混用，得出结果相同。但查了下多变量统计导论一书，在参数检验上两者得出的结果不同