回归分析（Regression Analysis）是一种统计分析方法，用于确定两个或多个变量之间的定量关系。其核心目标是通过建立数学模型来描述因变量（被解释变量）与一个或多个自变量（解释变量）之间的关系，从而预测或解释变量的变化。
回归分析可以分为一元回归和多元回归。一元回归涉及一个自变量和一个因变量，而多元回归则涉及多个自变量和一个因变量。回归分析的应用非常广泛，涵盖了商业、金融、医疗保健、工程等多个领域。
根据不同的应用场景和数据特性，回归分析有多种类型，包括线性回归、逻辑回归、多项式回归等。线性回归是最常见的类型之一，它假设因变量与自变量之间存在线性关系，并通过最小二乘法找到最佳拟合线。逻辑回归用于处理二元分类问题，而多项式回归则适用于非线性关系的建模。
回归分析的基本步骤包括：确定自变量和因变量、选择合适的回归模型、估计模型参数、进行显著性检验以及利用模型进行预测。通过这些步骤，研究者可以量化变量之间的关系，并利用模型进行未来趋势的预测。
总之，回归分析是一种强大的统计工具，它帮助我们理解和预测变量之间的关系，为决策提供数据支持
声明：文章来源于网络，如有侵权请联系删除！