回归分析:研究变量之间的相关关系。回归分析的概要。回归分析是一种研究自变量(x)与因变量(y)关系的统计方法。其主要目的是确定预测因变量变化程度的能力。回归分析的主要关系。回归分析主要研究自变量和因变量的线性关系。所谓线性关系，是指自变量发生变化时，因变量也呈现出可预测的线性变化模式。线性回归模型。最常见的回归模型是线性回归模型。```y = 0 β1x1 β2x2…βx ε。```就是这里面。y是一个因变量x 1, x 2,…x是自变量。β0是切片，表示所有自变量为0时的因变量值。β1,β2,…β是回归因子，表示自变量对因变量的线性影响。回归分析的应用。回归分析被广泛应用于各个领域。预测销售额、客户忠诚度和财务业绩。营销活动的优化。找出影响健康的因素。评估教育干预的有效性。结论。回归分析是研究自变量和因变量线性关系的强有力的统计工具。它有助于理解变量之间的关联性，预测并优化决策。标签。回归分析。线性的关系。线性回归模型。自变量。因变量。