統計分析技術
迴歸方法是一種統計分析技術，主要用於研究因變量（目標）和自變量（預測器）之間的關係。這種技術通常用於預測分析、時間序列模型以及發現變量之間的因果關係。迴歸方法可以估計兩個或多箇變量之間的顯著關係，以及多箇自變量對一箇因變量的影響強度。此外，迴歸方法還允許我們比較不同變量之間的相互影響，例如價格變動與促銷活動數量之間的關係。這些信息對於市場研究人員、數據分析人員和數據科學家來說非常有價值，幫助他們排除並估計出一組最佳的變量，用來構建預測模型。
迴歸分析的類型可以根據函數族（f_beta）和使用的損失函數（l）來劃分。例如，線性迴歸是最爲人熟知的建模技術之一，它使用最佳的擬合直線（也就是迴歸線）在因變量（Y）和一箇或多箇自變量（X）之間建立一種關係。這個方程可以根據給定的預測變量（s）來預測目標變量的值。
迴歸分析的一些現實示例包括根據房屋特徵預測房屋價格、預測SAT/GRE分數對大學錄取的影響、根據輸入參數預測銷售、預測天氣等。