迴歸分析（英語：Regression Analysis）是一種統計學上分析數據的方法，目的在於了解兩個或多個變數間是否相關、相關方向與強度，並建立數學模型以便觀察特定變數來預測研究者感興趣的變數。更具體的來說，回歸分析可以幫助人們了解在只有一個自變數變化時應變數的變化量。一般來說，通過回歸分析我們可以由給出的自變數估計應變數的條件期望值。

迴歸分析是建立被解釋變數${\displaystyle Y}$（或稱應變數、依變數、反應變數）與解釋變數${\displaystyle X}$（或稱自變數、獨立變數）之間關係的模型。簡單線性回歸使用一個自變數${\displaystyle X}$，複迴歸使用超過一個自變數（${\displaystyle X_{1},X_{2}...X_{i}}$）。