迴歸又稱爲

迴歸又稱多重回歸分析，是指研究一組隨機變量(Y1 ，Y2 ，…，Yi)和另一組(X1，X2，…，Xk)變量之間關係的統計分析方法，又稱多重回歸分析。通常Y1，Y2，…，Yi是因變量，X1、X2，…，Xk是自變量。

迴歸分析是一種數學模型。當因變量和自變量爲線性關係時，它是一種特殊的線性模型。

最簡單的情形是一元線性迴歸，由大體上有線性關係的一個自變量和一個因變量組成模型是Y=a+bX+ε（X是自變量，Y是因變量，ε是隨機誤差）。

通常假定隨機誤差的均值爲0，方差爲σ^2（σ^2﹥0，σ^2與X的值無關）。若進一步假定隨機誤差遵從正態分佈，就叫做正態線性模型。一般的，若有k個自變量和1個因變量，則因變量的值分爲兩部分：一部分由自變量影響，即表示爲它的函數，函數形式已知且含有未知參數另一部分由其他的未考慮因素和隨機性影響，即隨機誤差。