回归分析的目的（logistic回归分析的目的）
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回归分析的目的是确定两个变量之间的变化关系，用自变量计算因变量。只有当变量和因变量之间存在一定的关系时，建立的回归方程才有意义。因此，作为自变量的因素与作为因变量的预测对象是否相关，相关程度，以及判断这种相关程度的确定性，就成为回归分析中必须解决的问题。进行相关分析，一般要求找出相关关系，通过相关系数的大小来判断自变量与因变量的相关程度。
根据自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。
线性回归是数理统计中通过回归分析确定两个或多个变量之间数量关系的统计分析方法，应用广泛。其表达式形式为y=w'x e，其中e为误差服从均值为0的正态分布。在回归分析中，只包含一个自变量和一个因变量，它们之间的关系可以用一条直线近似表示。这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析包含两个或两个以上的自变量，且因变量与自变量之间存在线性关系，则称为多元线性回归分析。
非线性回归是关于未知回归系数的具有非线性结构的回归函数。常用的处理方法有回归函数的线性迭代法、分段回归法、迭代最小二乘法等。非线性回归分析的主要内容与线性回归分析相似。
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