什么是回归分析（regression analysis）？有哪些类型的回归分析（regression analysis）?

#线性回归（Linear Regression）

线性回归被用作预测模型，它假设因变量（也就是我们试图预测/估计的变量）和自变量/（预测中使用的输入变量）之间存在线性关系。
在简单线性回归下，仅用一个输入变量预测因变量。它具有以下结构：

Y = C + M*X

Y=因变量（输出/结果/预测/估计）

C=常数（y截距）

M=回归线的斜率（X对Y的影响）

X=自变量（用于预测Y的输入变量）

在现实的情景中，因变量可能和多个自变量

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