线性回归（linear regression models analysis）是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量间关系进行建模的一种回归分析，在统计学中非常非常常用，包括流行病学、数学、经济学、金融投资等各个方面都可以见到利用线性回归模型进行统计分析的案例。
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线性回归模型利用数学原理，确定两种或以上的变量之间相互依赖的定量关系，包括基本的一元线性回归和多元线性回归分析。
各类线性回归题目：
包括但不限于简单线性回归（Simple linear regression）、多元线性回归（Multiple linear regression）、逻辑回归（Logistic regression）、序数回归（Ordinal regression）、多项式回归（Multinomial regression）、判别分析（Discriminant analysis）等等，选择合适的模型进行数据匹配，计算分析，提供详尽的过程步骤和解说。
各类计算机语言的回归分析：
充分利用计算机辅助，包括但不限于SPSS、SAS、STATA、Minitab、SQL和Excel等各类工具进行回归模型分析，提取结果并进行对比分析，进行数据图形绘制，输出各类可视化可编辑的图表，定制编程工具等。
各类涉及线性回归的报告和论文：
线性回归与现实紧密连接，需要依据导师给定的课题进行回归分析。从目标数据的设定、收集和筛选，到模型建立，确定变量，进行统计分析，数据纠偏，形成完成的符合要求的报告等一系列工作。
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