回歸分析是一種數據分析方法，確認兩個或兩個左右自變量之間相互依賴的定量分析。它被廣泛使用?；貧w分析根據涉及的自變量數量分為回歸分析和幾斤回歸分析。根據自變量數量，可分為1元回歸分析和多元回歸分析；根據自變量與因變量的關系，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。如果回歸分析只包含一個自變量和一個因變量，它們之間的相關性可以用這條平行線的相似性來表示，這種回歸分析稱為單變量線性回歸分析。如果回歸分析包含兩個或兩個左右的自變量，且因變量和自變量呈線性相關，則稱之為幾斤線性回歸分析。
1.確認自變量中間的一些定量分析表達式。
2.測試此表達式的可靠性水平。
3.去掉危害不大的自變量。
4.使用所需的表達式來劃分或操作某個處理過程。
5.在回歸分析中，自變量分為兩類。
回歸分析是對具有因果關系的危險因素(自變量)和另一半(因變量)的數學統計分析和求解。只有當自變量和因變量之間存在某種相關性時，所創建的回歸方程才會更有意義。因此，作為自變量的要素是否與作為因變量的另一半相關，相關水平是什么，如何確定區分這類相關水平，成為回歸分析中必須處理的難題。進行相關分析，通常定義相關關系，通過相關系數的大小可以區分自變量和因變量的相關水平。
回歸分析是根據所需的因變量和自變量確認自變量之間的因果關系，創建回歸模型，根據評價統計量求解微分方程實體模型的各個主要參數，然后評論回歸模型是否能很好地擬合評價統計量。如果能擬合得很好，可以根據自變量進一步分析。
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