考研中的回归分析是统计学中用于研究变量间关系的一种方法。具体来说，回归分析可以帮助我们理解和量化一个或多个自变量（解释变量）与一个因变量（响应变量）之间的定量关系。通过建立数学模型，回归分析可以预测因变量的值，评估自变量对因变量的影响程度，并帮助做出决策。
回归分析的类型主要包括：
一元回归：研究两个变量间的关系，其中一个自变量和一个因变量。
多元回归：研究两个以上自变量与一个因变量之间的关系。
简单线性回归：自变量和因变量之间呈线性关系。
多元线性回归：自变量和因变量之间呈线性关系，且涉及两个以上自变量。
Logistic回归：用于处理因变量为二分类变量的情况。
回归分析在经济学、社会科学、医学、市场营销等多个领域都有广泛应用。在考研数学中，特别是概率论与数理统计部分，掌握回归分析的知识是十分重要的，因为它可以帮助学生理解和分析数据，进行预测和决策。
