回归分析（英语：Regression Analysis）是一种统计学上分析数据的方法，目的在于了解两个或多个变量间是否相关、相关方向与强度，并建立数学模型以便观察特定变量来预测研究者感兴趣的变量。更具体的来说，回归分析可以帮助人们了解在只有一个自变量变化时因变量的变化量。一般来说，通过回归分析我们可以由给出的自变量估计因变量的条件期望。

回归分析是建立因变量 Y Y（或称依变量，反因变量）与自变量 X（或称独变量，解释变量）之间关系的模型。简单线性回归使用一个自变量 X，复回归使用超过一个自变量（ X1,X2...Xi X 1 , X 2 . . . X i )

wikipadia回归分析

regress用于一元及多元线性回归，本质上是最小二乘法，可以通过help命令查看更具体内容

b 为回归系数向量

r2 r 2 越接近1，回归方程越显著； F>F1−α(k,n−k−1) F > F 1 − α ( k , n − k − 1 ) 时拒绝 H0 H 0 ，F越大，回归方程越显著； p