回归分析是一种统计学上的分析方法，用于确定两种或两种以上变量之间的定量依赖关系。它可以帮助我们理解变量之间的相关性、相关方向与强度，并建立数学模型来预测一个变量（因变量）基于其他变量（自变量）的值。回归分析可以分为不同类型，主要包括：
一元回归与多元回归
一元回归只涉及一个自变量，而多元回归包含两个或更多的自变量。
简单回归与多重回归
简单回归只包含一个因变量，多重回归包含两个或更多的因变量。
线性回归与非线性回归
线性回归中自变量和因变量之间的关系是线性的，而非线性回归中则不是。
回归分析在大数据分析、预测建模、时间序列分析以及探索因果关系等领域有着广泛的应用。例如，在医学研究中，回归分析可以用来探究某种治疗方法对患者康复的影响；在经济学中，可以用来预测市场趋势或消费者行为。
回归分析的基本形式通常表示为 `Y = a + bX + ε`，其中 `Y` 是因变量，`X` 是自变量，`a` 是截距，`b` 是斜率，而 `ε` 表示随机误差项。通过最小化误差平方和的方法，可以估计出模型参数 `a` 和 `b`，从而对未知数据做出预测