Regression（回歸分析）是一種統計分析方法，用於預測一個或多個自變數對一個或多個依變數的影響程度。通常，透過回歸分析可以建立一個數學模型，從而得出相對應的預測能力。
例如，如果我們想了解一個人的身高對其體重的影響，我們可以收集相關數據，例如數據樣本中有10個人的身高和體重，我們可以使用回歸分析的方法，透過這些數據建立一個數學模型，使我們能夠推分身高和體重之間的關係，進而預測出其他人的體重。
回歸（Regression）是一種統計方法，用於分析兩個或多個變數之間的關係。
回歸分析的目標是建立一個模型，用來預測一個或多個因變量（dependent variables）基於一個或多個自變量（independent variables）的值。
回歸模型的基礎是追求最佳擬合（best fit）的原則，以找出可以最好解釋自變量和因變量之間關係的模型。
回歸模型的常見形式包括線性回歸（linear regression）、非線性回歸（nonlinear regression）和多元回歸（multiple regression）等。
線性回歸是最常用的回歸分析方法之一，可用於探究自變量和因變量之間的線性關係。
非線性回歸則涉及了復雜的函數形式，可用於描述自變量和因變量之間的非線性關係。
多元回歸則可以評估多個自變量對一個因變量的影響，並量化它們之間的相對重要性。
在進行回歸分析時，需要考慮到多種因素，包括樣本的大小和數據的質量、模型的可靠性和精度等。
回歸模型通常需要通過統計檢驗來驗證模型的合理性和是否存在顯著的影響。
回歸分析的應用非常廣泛，尤其在社會科學、工程學、金融學等領域。
答案：你需要考慮可能與體重有關的自變數，例如身高、性別、年齡、生活習慣等等。如果只能選擇一個自變數，可能以身高為最佳選擇。
答案：可能會影響客流量的因素包括天氣、節假日、營銷活動和餐廳費用等。如果只能選擇一個因素進行回歸分析，可能以天氣為最佳選擇。
答案：員工的績效得分可能受到多種因素的影響，例如工作經驗、學歷、技能等。如果只能選擇一個因素進行回歸分析，可能以工作經驗為最佳選擇。
答案：一間房屋的銷售價格可能受到多種因素的影響，例如房屋大小、地段、裝修程度等。如果只能選擇一個因素進行回歸分析，可能以房屋大小為最佳選擇。
答案：一輛車的油耗表現可能受到多種因素的影響，例如車型、引擎性能、輪胎種類等。如果只能選擇一個因素進行回歸分析，可能以車型為最佳選擇。