回归分析是统计学中的一种重要分析方法，主要用于研究变量之间的线性关系。以下是一些关于回归分析的基础知识：
回归分析类型
- 线性回归：研究一个或多个自变量与因变量之间的线性关系。
- 逻辑回归：用于分析因变量为二元分类变量的回归模型。
- 多项式回归：当自变量与因变量之间的关系不是线性时，可以使用多项式回归。
回归分析步骤
- 数据收集：收集相关数据。
- 数据预处理：对数据进行清洗和转换。
- 模型选择：根据数据特点选择合适的回归模型。
- 模型训练：使用历史数据训练模型。
- 模型评估：评估模型的效果。
- 模型应用：使用模型进行预测。
图表展示
为了更直观地理解回归分析，以下是一个线性回归的图表示例。
扩展阅读
如果您想深入了解回归分析，可以阅读以下链接：