迴歸分析是什麼意思

迴歸分析是一種統計學方法，用於探討因變數（dependent variable）如何隨一個或多個自變數（independent variable）變化。簡單來說，迴歸分析的目的是建立一個模型，以預測因變數的值，或者解釋自變數如何影響因變數。

迴歸分析有幾種不同的類型，包括線性迴歸、對數迴歸、指數迴歸和多變量迴歸等。其中，線性迴歸是最常見的，它假設因變數和自變數之間的關係是線性的。

線性迴歸的目標是找到一個最佳的直線方程式，以描述因變數如何隨自變數變化。這個方程式通常寫成 y = b0 + b1x，其中 y 是因變數，x 是自變數，b0 和 b1 是模型的參數。b0 是直線在 y 軸上的截距，b1 是直線的斜率，表示自變數每變化一個單位，因變數預計變化的量。

迴歸分析不僅可以幫助我們預測數據，還可以幫助我們理解數據背後的關係和模式，以及評估不同自變數對因變數的影響大小。