回归分析是统计学中用于建模变量关系的核心方法，广泛应用于预测与数据分析。以下是关键知识点：

常见回归类型

  • 线性回归

    线性_回归
    通过拟合直线（或平面）预测连续值，如房价预测 [深入学习线性回归原理](/statistical_learning_center/regression_tutorial)

  • 逻辑回归

    逻辑_回归
    用于分类任务（如预测用户是否购买），本质仍是回归问题

  • 多元回归
    引入多个特征变量，通过矩阵运算优化参数
    查看多元回归实战案例

核心应用场景

  • 时间序列预测 📈
  • 经济模型构建 💰
  • 机器学习特征工程 🔧
  • 科学实验数据拟合 🧪

学习资源

  1. 回归分析数学推导
  2. Python实现教程
  3. 可视化工具推荐

📌 提示：点击此处可返回本页，建议配合数学基础文档理解原理。