回歸分析是什麼意思

回歸分析（Regression Analysis）是一種統計學方法，用於探討因變量（dependent variable）如何隨一個或多個自變量（independent variables）變化。回歸分析的目標是建立一個模型，以便能夠根據自變量的值來預測因變量的值。

回歸分析的種類很多，常見的包括線性回歸（Linear Regression）、多變量回歸（Multivariable Regression）、邏輯回歸（Logistic Regression）等。這些方法分別適用於不同的數據特徵和分析目的。

線性回歸是最常見的回歸分析方法，它假設因變量與自變量之間存在線性關係。例如，一個公司的利潤（因變量）可能與銷售額（自變量）、成本（自變量）和其他因素（如市場份額、競爭對手活動等）存在線性關係。線性回歸的目標是確定這些關係的係數，以便能夠根據自變量的值來預測利潤。

多變量回歸則考慮了多個自變量對因變量的影響，它有助於識別哪些自變量對因變量有顯著影響，以及這些影響的大小。

邏輯回歸則適用於因變量為分類變量的情況，例如預測一個患者是否會患病、一個客戶是否會購買某產品等。邏輯回歸不是預測連續的因變量值，而是預測分類的機率。

回歸分析的應用非常廣泛，包括市場分析、財務預測、醫學研究、社會科學研究等。通過回歸分析，可以幫助人們更好地理解數據，做出更準確的預測和決策。