统计学基本统计分析 多元回归分析 logistic回归 方差分析

相关性分析

相关性分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析，从而衡量两个变量因素的相关密切程度。相关性的元素之间需要存在一定的联系或者概率才可以进行相关性分析。相关性不等于因果性，也不是简单的个性化，相关性所涵盖的范围和领域几乎覆盖了我们所见到的方方面面，相关性在不同的学科里面的定义也有很大的差异。

回归分析

回归分析（regression analysis）是一种统计学上分析数据的方法，主要是希望探讨数据之间是否有一种特定关系。回归分析是建立因变量y（或称依变量、原文为：response

variables, dependent variables）与自变量x（或称独变量，原文为predictors, independent variables）之间关系的模型。复回归（multiple regression）指的是超过一个自变量。回归分析的目的在于了解两个或多个变量间是否相关、相关方向与强度，并建立数学模型以便观察特定变量来预测研究者感兴趣的变量。

非线性回归

regression model)。　

偏回归系数

　　logistic回归的因变量可以是二分类的，也可以是多分类的，但是二分类的更为常用，也更加容易解释。所以实际中最为常用的就是二分类的logistic回归。

方差分析是统计学上的一个概念，又称“变异数分析”或“f检验”，是r.a.fister发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。