回归分析是一种统计方法，用于研究变量之间的关系，特别是确定一个或多个自变量（独立变量）对一个因变量（依赖变量）的影响。通过回归分析，我们可以建立一个数学模型来描述这些变量之间的定量关系，从而预测因变量的变化。
在回归分析中，我们首先需要收集数据，然后选择合适的回归模型。常见的回归模型包括线性回归、逻辑回归、多项式回归等。线性回归是最简单也是最常用的回归模型，它假设因变量与自变量之间存在线性关系。
通过回归分析，我们可以得到回归系数，这些系数表示自变量对因变量的影响程度和方向。正系数表示自变量增加时，因变量也倾向于增加；负系数则表示自变量增加时，因变量倾向于减少。此外，我们还可以得到回归模型的拟合优度，即模型对数据的解释程度。
回归分析的应用非常广泛，例如在经济学中，我们可以通过回归分析研究消费支出与收入之间的关系；在医学领域，我们可以研究药物剂量与治疗效果之间的关系。通过回归分析，我们可以更好地理解变量之间的复杂关系，为决策提供科学依据。