回归分析是统计学中的一种重要方法，用于研究变量之间的依赖关系。本文将介绍回归分析的基本概念、常用方法和实际应用。
基本概念
回归分析旨在通过建立一个数学模型来描述两个或多个变量之间的关系。其中，一个变量通常被视为因变量，其他变量被视为自变量。
常用方法
- 线性回归：是最基本的回归分析方法，适用于研究两个连续变量之间的关系。
- 多元回归：用于研究多个自变量与一个因变量之间的关系。
- 逻辑回归：用于处理因变量为二元变量的情况，例如分类变量。
实际应用
回归分析广泛应用于各个领域，例如：
- 经济学：研究收入、消费等变量之间的关系。
- 医学：研究疾病发生与风险因素之间的关系。
- 金融：分析股票价格与市场指标之间的关系。
回归分析应用
扩展阅读
如果您想了解更多关于回归分析的内容，可以参考以下链接：