回归模型是一种统计分析方法，主要用于研究变量之间的关系。它通过拟合一个数学函数来描述自变量与因变量之间的关系，并用来进行预测和推断。回归模型广泛应用于各个领域，例如经济学、金融学、社会科学等。
在回归模型中，通常会有一个或多个自变量，用来解释因变量的变化。最简单的回归模型是线性回归模型，它假设自变量与因变量之间存在线性关系。当自变量不止一个时，可以使用多元回归模型。
回归模型的建立通常包括数据收集、变量选择、模型拟合和模型评估等步骤。在模型评估时，常用的指标有R方值、均方误差等，用来评估模型的拟合程度和预测准确性。
回归模型在实际应用中有很多场景，例如股票市场预测、房价预测、销售预测等。通过分析相关数据，建立回归模型可以帮助我们了解自变量与因变量之间的关系，从而做出合理的预测和决策。