回归分析是一种广泛应用的数据分析手段，它通过分析观测数据中的变量间关系，揭示数据内部的规律，以支持预测和控制等任务。回归分析的核心在于建立自变量（X1、X2等）与因变量（Y1、Y2等）之间的关系模型，通常分为线性关系和非线性关系两种类型。在理想情况下，这些变量应满足一些条件，如方差齐性、变量无测量误差、多元正态分布以及独立性等，但实际数据往往需要通过调整模型来适应这些假设的限制。
在回归分析中，研究的主要内容包括：首先，通过最小二乘法等方法确定变量之间的定量关系，即构建数学模型并估计未知参数；其次，检验模型的可信度；第三，评估自变量对因变量的影响显著性，筛选出影响显著的变量；最后，利用模型进行预测和过程控制。例如，一元线性回归模型Y=a+bX+ε中，X和Y之间的关系被线性表示，而多元回归则适用于涉及多个自变量的情况。
在实际操作中，回归分析通常将变量分为因变量（如Y）和自变量（如X），目标是找出因变量的值如何随自变量的变化而变化。回归分析广泛应用于各种领域，如经济、社会科学、自然科学等，现代统计软件提供了强大的工具来执行这些分析。
回归分析（regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。如果在回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多元线性回归分析。