回归分析即，量化因变量受自变量影响的大小，建立线性回归方程或者非线性回归方程，从而达对因变量的预测，或者对因变量的解释作用。

回归分析流程如下：

①探索性分析，画不同变量之间的散点图，进行相关性检验等，了解数据的大致情况，以及得知重点关注那几个变量；

②变量和模型选择，；

③回归分析假设条件验证；

④共线性和强影响点检查；

⑤模型修改，并且重复③④；

⑥模型验证。

基本原理

相关系数只能说明变量之间的相关性，并不能对相关性进行量化，回归分析就能够做到这一点。

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