回归分析是一套统计方法，用于估计一个因变量和一个或多个自变量之间的关系。它可以用来评估变量之间关系的强度，并为它们之间的未来关系建立模型。
这种分析包括几种变化，如线性、多重线性和非线性。最常见的模型是简单线性和多重线性。非线性回归分析通常用于因变量和自变量呈非线性关系的较复杂的数据集。
它可以帮助金融和投资专业人士以及其他行业的专业人士。它还有助于根据天气、以前的销售额、GDP增长或其他类型的情况来预测公司的销售额。资本资产定价模型是金融学中用于资产定价和发现资本成本的一种常用模型。
线性回归
它是一种线性方法来建模标量分量和一个或多个自变量之间的关系。如果它有一个自变量，则称为简单线性回归。如果有一个以上的自变量，则称为多元线性回归。它只关注给定值的条件概率分布，而不关注联合概率分布。
相关性与回归的差异
| 基础 | 相关 | 回归 |
| 意义 | 一种定义两个变量的相互关系或关联的统计方法。 | 描述自变量如何与因变量相关联。 |
| 因变量和自变量 | 没有区别 | 两个变量是不同的。 |
| 使用 | 描述两个变量之间的线性关系。 | 拟合最佳直线，并根据另一个变量估计一个变量。 |
| 客观的 | 找出一个表示变量之间关系的值。 | 根据一个固定变量的值估计一个随机变量的值。 |