回归,是统计学中的一个基本概念,指的是通过建立数学模型来预测或估计某个变量与一个或多个自变量之间的关系。在回归分析中,我们通常使用一个线性方程式来描述这种关系,即 ( Y = eta_0 + eta_1X_1 + eta_2X_2 + ... + eta_nX_n + epsilon ),其中 ( Y ) 是因变量,( X_1, X_2, ..., X_n ) 是自变量,( eta_0, eta_1, ..., eta_n ) 是回归系数,( epsilon ) 是误差项。
回归分析分为多种类型,如线性回归、逻辑回归、多元回归等。线性回归是最常见的一种,它假设因变量与自变量之间存在线性关系。逻辑回归则常用于处理分类问题,通过预测因变量属于某一类别的概率。多元回归则涉及多个自变量对因变量的影响。
回归分析在经济学、生物学、心理学、社会学等领域有着广泛的应用,可以帮助我们理解变量之间的关系,预测未来的趋势,为决策提供依据。
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