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简单来说，回归分析是一种检验两个或多个变量之间关系的统计方法。要了解两个变量之间的关系，了解变量的类型很重要。变量有两种类型：
因变量——这些变量随其他变量的变化而变化，这些是通常测试依赖性的变量，测试这些变量对其他变量的依赖性
自变量——这些变量不会因其他变量的任何变化而变化。顾名思义，这些变量独立于其他变量，自变量也称为解释变量
示例：如果要分析心率对年龄、身高和体重三个因素的依赖性。在这种情况下，心率是因变量，因为正在测试它对其他三个变量的依赖性。年龄、身高和体重这三个变量是自变量，这是因为这三个变量不会改变并且会影响心率。这三个变量的任何变化都会改变心率(因变量)，反之亦然。如果一个人的年龄增加，那么他的心率就会改变，但如果心率发生变化，则不会改变人的年龄。
换句话说，受影响的变量是因变量，影响变量是自变量。因此，可以说回归分析检查一个或多个自变量对因变量的影响。
除了建立变量之间的关系外，回归分析也是一种预测建模技术。换句话说，回归分析也可用于预测因变量的值。因此，在回归分析中，自变量也称为预测变量，因变量称为目标变量多变的。为了预测这些值，假设了一个关系模型，并使用参数值的估计来开发估计的回归方程。然后采用各种测试来确定模型是否令人满意。如果认为模型令人满意，则可以使用估计的回归方程来预测因变量的值，给定自变量的值。
根据变量的数量，回归分析可以进一步分类：
简单线性回归- 当有一个因变量和一个自变量时
多元线性回归——当有一个因变量和多个自变量时
多元回归——当有多个因变量和多个自变量时
相关性不等于因果关系。您可以显示任意两个变量之间的关系，但这并不能证明其中一个变量会导致另一个变量。有些人认为，当他们在回归分析中看到正相关时，这是因果关系的明确标志。然而，正如我们之前所讨论的，回归分析仅显示变量之间的关系，而不是因果关系。您必须小心，不要对现实生活中实际上不存在的关系做出假设。
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