回归分析是研究一个因变量与一个或多个自变量之间的线性或非线性关系的一种统计分析方法。
下面我们主要从下面四个方面来解说：
- 实际应用
- 理论思想
-
建立模型
- 分析结果
一、实际应用
回归分析方法理论成熟，它可以确定变量之间的定量关系并进行相应的预测，反映统计变量之间的数量变化规律，为研究者准确把握自变量对因变量的影响程度和方向提供有效的方法，在经济、金融和社会科学方面具有广泛的应用。
回归分析研究分析某一变量受其他变量影响的分析方法，它以被影响变量为因变量，以影响变量为自变量，研究因变量与自变量之间的因果关系，包括简单线性回归、多重线性回归、曲线回归、非线性回归、加权最小二乘回归、二阶段最小二乘回归、Logistic回归、最优标度回归等。
1、简单线性回归/多重线性回归
线性回归分析是常用的回归分析，许多非线性的模型形式亦可以转化为线性回归模型进行分析。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-403711.html
2、曲线回归
曲线估计可以拟合许多常用的曲线关系，当变量之间存在可以使用这些曲线描述的关系时，我们便可以使用曲线回归分析进行拟合。3、非线性回归分析
非线性回归分析适用于了解参数的初始值或取值范围，而模型又无法转化为线性模型估计的情况。4、Logistic回归分析
Logistic文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-403711.html
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