回归分析的基本概念是用一群变量预测另一个变量的方法。通俗点来讲，就是根据几件事情的相关程度来预测另一件事情发生的概率。回归分析的目的是找到一个联系输入变量和输出变量的最优模型。
回归方法有许多种，可通过 3 种方法进行分类：自变量的个数、因变量的类型和回归线的形状。
1）依据相关关系中自变量的个数不同进行分类，回归方法可分为一元回归分析法和多元回归分析法。在一元回归分析法中，自变量只有一个，而在多元回归分析法中，自变量有两个以上。
2）按照因变量的类型，回归方法可分为线性回归分析法和非线性回归分
