回归分析中的“回归”是什么意思？
在回归分析这个统计学领域里，“回归”这个词，说实话，有点像个历史遗留的“老古董”，但它背后所代表的含义，却是现代数据科学的核心之一。
要理解“回归”到底是什么意思，咱们得回到它最初的语境。这个词最早就出现在一个叫弗朗西斯·高尔顿的英国科学家那里，大概在19世纪末。当时高尔顿在研究父母和子女的身高关系。他注意到一个有趣的现象：身材非常高的父母，他们的孩子虽然也比平均身高高，但总体上会“回归”或“靠近”人群的平均身高；反过来，身材非常矮小的父母，他们的孩子虽然也比平均矮，但同样会倾向于向平均身高“回归”。
所以，从最根本的意义上讲，“回归”指的就是这种随着代际传递而产生的、向平均值靠拢的趋势。高尔顿观察到的这个现象，他自己就称之为“regression toward mediocrity”，中文可以理解为“向平庸回归”或者“向平均值回归”。
但是，随着统计学的发展，尤其是在数据分析和预测方面，“回归”这个词的含义已经大大扩展了，远远超出了最初那个“向平均值靠拢”的狭隘定义。
现在我们说回归分析，主要指的是一种研究变量之间数量关系的方法。
简单来说，它试图回答这样的问题：
一个变量（我们通常称之为因变量或响应变量）会如何随着其他一个或多个变量（我们称之为自变量或预测变量）的变化而变化？
比如：
一家公司的广告支出（自变量）会如何影响它的销售额（因变量）？
一个学生的学习时间（自变量）和他的考试成绩（因变量）之间有什么样的关系？
房屋的面积、地理位置等因素（自变量）会如何影响它的价格（因变量）？
回归分析的目标就是找到一个数学模型，能够描述和量化这种关系。这个模型通常是一个函数，它告诉我们，当自变量取某个值时，因变量大致会是多少。
所以，“回归”在这里已经不再仅仅是“回归到平均值”这个过程本身，而是指我们通过建立模型来“预测”或“解释”这种变量之间的联系。
你可以把回归分析想象成：
1. 寻找“最佳拟合线”（或面）： 如果我们把数据点画在图上，回归分析就是在这些点中间找到一条最能代表整体趋势的线（在只有一个自变量时）或平面（在有多个自变量时）。这条线或平面就代表了变量之间的“回归关系”。
2. 量化影响： 它能告诉我们，当某个自变量改变一个单位时，因变量平均会改变多少。这对于理解不同因素的重要性非常关键。
3. 预测未来： 一旦我们建立了回归模型，就可以用它来预测当自变量取新值时，因变量可能的值。比如，根据广告支出预测销售额，或者根据学习时间预测考试成绩。
为什么叫“回归”呢？ 虽然最原始的含义是那个向平均值靠拢的趋势，但现代回归分析的“回归”二字，更侧重于一种“回溯”和“推断”的过程。我们通过观察已经发生的数据（因变量和自变量的历史值），来“回归”到导致这些数据产生的潜在规律或模型上。我们是在“回顾”历史数据，试图“回归”到那个能够解释这些数据的“根本原因”或“模型”。
所以，虽然名字听起来有点古老，但回归分析在现代数据科学、机器学习、经济学、医学、工程学等几乎所有需要理解和预测事物之间联系的领域，都是一种极其强大和基础的工具。它帮助我们从海量数据中提炼出有用的信息，做出更明智的决策。
要理解“回归”到底是什么意思，咱们得回到它最初的语境。这个词最早就出现在一个叫弗朗西斯·高尔顿的英国科学家那里，大概在19世纪末。当时高尔顿在研究父母和子女的身高关系。他注意到一个有趣的现象：身材非常高的父母，他们的孩子虽然也比平均身高高，但总体上会“回归”或“靠近”人群的平均身高；反过来，身材非常矮小的父母，他们的孩子虽然也比平均矮，但同样会倾向于向平均身高“回归”。
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网友意见
经常讲回归分析，但是不是很明白回归二字的含义
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