回归又称为

回归又称多重回归分析，是指研究一组随机变量(Y1 ，Y2 ，…，Yi)和另一组(X1，X2，…，Xk)变量之间关系的统计分析方法，又称多重回归分析。通常Y1，Y2，…，Yi是因变量，X1、X2，…，Xk是自变量。

回归分析是一种数学模型。当因变量和自变量为线性关系时，它是一种特殊的线性模型。

最简单的情形是一元线性回归，由大体上有线性关系的一个自变量和一个因变量组成模型是Y=a+bX+ε（X是自变量，Y是因变量，ε是随机误差）。

通常假定随机误差的均值为0，方差为σ^2（σ^2﹥0，σ^2与X的值无关）。若进一步假定随机误差遵从正态分布，就叫做正态线性模型。一般的，若有k个自变量和1个因变量，则因变量的值分为两部分：一部分由自变量影响，即表示为它的函数，函数形式已知且含有未知参数另一部分由其他的未考虑因素和随机性影响，即随机误差。