什么是回归？
“回归”这一概念，是19世纪80年代由英国统计学家弗朗西斯·高尔顿（Francis Galton）在研究父代身高与子代身高之间的关系时提出来的。他发现在同一族群中，子代的平均身高介于其父代的身高和族群的平均身高之间。具体而言，高个子父亲的儿子的身高有低于其父亲身高的趋势，而矮个子父亲的儿子的身高则有高于其父亲的趋势。也就是说，子代的身高有向族群平均身高“回归”的趋势。这就是统计学上“回归”的最初含义。
回归已经成为社会科学定量研究方法中最基本、应用最广泛的一种数据分析技术。它既可以用于探索和检验自变量与因变量之间的因果关系，也可以基于自变量的取值变化来预测因变量的取值，还可以用于描述自变量和因变量之间的关系
在现实生活中，影响某一现象的因素往往是错综复杂的。由于社会科学研究不可能像自然科学研究那样采用实验的方式来进行，为了弄清和解释事物变化的真实原因与规律，就必须借助一些事后的数据处理方法来控制干扰因素。
回归的优点恰恰就在于它可以通过统计操作手段来对干扰因素加以控制，从而帮助我们发现自变量和因变量之间的净关系。
只有一个因变量和一个自变量的一元线性回归模型，称作简单回归。
所以，回归就是基于真实世界的数据，找到其中的回归模型，发现其内在的因果关系，进而可以推测出单个个体可能的发展趋势？
我再好好学学！！！
参考文献：《回归分析（修订本）》（社会学教材教参方法系列）；作者：[美]谢宇；出版社：社会科学文献出版社，2013.
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