---

یکی از پرکاربردترین مباحث آماری، مسایل رگرسیونی است. در مسایل رگرسیونی فرض اساسی بر روی خطاها، نرمال بودن آنهاست که این فرض در برخی موارد به سبب وجود ویژگی‌های عدم تقارن یا مکان‌های شکست در داده‌ها برقرار نمی‌باشد. مدل‌ رگرسیون تکه‌ای یکی از راه‌های برون رفت در شرایط نرمال نبودن خطاهاست که  به‌طور گسترده در حوزه‌های مختلفی به کار گرفته شده‌اند، که در آن‌ها تشخیص نقطه شکست مهم است و مکان‌های شکست در مدل‌های رگرسیون تکه‌ای برای دانستن زمان و چگونگی تغییر الگوی ساختار داده ضروری است. یکی از مشکلات عمده در این داده‌ها وجود دم سنگینی است که با استفاده از برخی توزیع‌ها که به عنوان تعمیمی از توزیع نرمال هستند این مشکل برطرف شده است. در این مقاله بر اساس توزیع مخلوط مقیاسی نرمال، مدل رگرسیونی تکه‌ای مورد بررسی قرار خواهد گرفت که می‌توان به جای نرمال با به کار گیری تعمیم‌هایی از توزیع نرمال این مشکل را برطرف نمود. همچنین این مدل با مدل رگرسیون تکه‌ای استاندارد که برگرفته از خطاهای نرمال است مورد مقایسه قرار خواهد گرفت.