迴歸分析是一種統計學中的數據分析方法，目的在於確定兩個或多箇變量之間的相互依賴的定量關係。
迴歸分析根據變量的數量和類型，可以分爲不同類型，包括一元迴歸分析和多元迴歸分析，簡單迴歸分析和多重迴歸分析，線性迴歸分析和非線性迴歸分析。在一元迴歸分析中，只有一箇自變量，而在多元迴歸分析中，有多箇自變量。簡單迴歸分析涉及一箇因變量和一箇自變量，而多重迴歸分析涉及多箇自變量。當自變量和因變量之間的關係可以用直線近似表示時，這被稱爲線性迴歸分析，如果這種關係是非直線的，則稱爲非線性迴歸分析。
迴歸分析的主要優勢在於它不僅可以研究變量之間的相關程度和方向，還能建立一箇數學模型，用於預測或控制某個過程。例如，在市場營銷、經濟學、醫學等領域，迴歸分析常用於預測基於自變量的因變量值，或理解自變量對因變量的影響程度。