1樓：
概念回歸分析是一種數學模型。當因變數和自變數為線性關係時，它是一種特殊的線性模型。[1]
最簡單的情形是一元線性回歸，由大體上有線性關係的乙個自變數和乙個因變數組成；模型是y=a+bx+ε（x是自變數，y是因變數，ε是隨機誤差）。[2]
通常假定隨機誤差的均值為0，方差為σ^2（σ^2﹥0，σ^2與x的值無關）。若進一步假定隨機誤差遵從正態分佈，就叫做正態線性模型。一般的，若有k個自變數和1個因變數，則因變數的值分為兩部分：
一部分由自變數影響，即表示為它的函式，函式形式已知且含有未知引數；另一部分由其他的未考慮因素和隨機性影響，即隨機誤差。
當函式為引數未知的線性函式時，稱為線性回歸分析模型；當函式為引數未知的非線性函式時，稱為非線性回歸分析模型。當自變數個數大於1時稱為多元回歸，當因變數個數大於1時稱為多重回歸。[3]
回歸分析內容
回歸分析的主要內容有以下：
①從一組資料出發，確定某些變數之間的定量關係式；即建立數學模型並估計未知引數。通常用最小二乘法。
②檢驗這些關係式的可信任程度。
③在多個自變數影響乙個因變數的關係中，判斷自變數的影響是否顯著，並將影響顯著的選入模型中，剔除不顯著的變數。通常用逐步回歸、向前回歸和向後回歸等方法。
④利用所求的關係式對某一過程進行**或控制。
回歸分析的應用非常廣泛，統計軟體包的使用可以讓各種演算法更加方便。
回歸種類
回歸主要的種類有：線性回歸、曲線回歸、二元logistic回歸、多元logistic回歸。
分析的應用
相關分析研究的是現象之間是否相關、相關的方向和密切程度，一般不區別自變數或因變數。而回歸分析則要分析現象之間相關的具體形式，確定其因果關係，並用數學模型來表現其具體關係。[4] 比如說，從相關分析中我們可以得知「質量」和「使用者滿意度」變數密切相關，但是這兩個變數之間到底是哪個變數受哪個變數的影響，影響程度如何，則需要通過回歸分析方法來確定。
一般來說，回歸分析是通過規定因變數和自變數來確定變數之間的因果關係，建立回歸模型，並根據實測資料來求解模型的各個引數，然後評價回歸模型是否能夠很好的擬合實測資料；如果能夠很好的擬合，則可以根據自變數作進一步**。
例如，如果要研究質量和使用者滿意度之間的因果關係，從實踐意義上講，產品質量會影響使用者的滿意情況，因此設使用者滿意度為因變數，記為y；質量為自變數，記為x。根據圖8
2樓：蠟筆小憨批
會的，這乙個角色的話，過年就會回歸的
3樓：可靠的
不會回歸。。。。。。
4樓：熊熊佳蘆
回的，這個遊戲好玩嗎？簡單介紹一下唄
5樓：
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