預測性的建模技術
迴歸模型是一種預測性的建模技術，主要用於研究因變量（也稱爲目標或依賴變量）和自變量（也稱爲預測器或獨立變量）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。迴歸模型可以用於預測一箇或多箇自變量對因變量的影響，它的主旨是通過自變量來預測因變量的值。自變量可以是影響因變量的任何變量，例如年齡、性別、收入等；因變量則是需要預測的變量，如壽命、疾病發生率等。
迴歸模型的應用非常廣泛，可以用於醫學、市場營銷、經濟學和社會學等多箇領域。例如，在醫學領域，迴歸模型可用於預測疾病的發生率或藥物的治療效果；在市場營銷領域，可用於預測消費者的購買行爲或產品的銷售量。
迴歸模型分爲多種類型，包括線性迴歸、邏輯迴歸、多項式迴歸、逐步迴歸、嶺迴歸和套索迴歸等。其中，線性迴歸是最簡單的形式，它假設因變量和自變量之間存在線性關係。邏輯迴歸則常用於處理二分類問題。多元線性迴歸涉及兩個或多箇自變量，而多重迴歸則涉及兩個或多箇因變量。
在使用迴歸模型進行預測時，需要注意數據的準確性和完整性，以及對模型結果的解釋和評估。確保收集到的數據符合模型的假設條件，並對結果進行合理的解釋，以確保其具有實際意義和應用價值。