只要學(xué)習(xí)過數(shù)據(jù)分析今妄，或者對數(shù)據(jù)分析有一些簡單的了解郑口，使用過spssau、spss盾鳞、stata這些統(tǒng)計(jì)分析軟件，都知道有回歸分析腾仅。按照數(shù)學(xué)上的定義來看，回歸分析指研究一組隨機(jī)變量(Y1 推励，Y2 鹤耍，…，Yi)和另一組(X1验辞，X2稿黄，…跌造，Xk)變量之間關(guān)系的統(tǒng)計(jì)分析方法族购，又稱多重回歸分析陵珍。通常Y1，Y2瑟幕，…，Yi是因變量收苏，X1愤兵、X2，…秆乳，Xk是自變量。
其實(shí)說簡單點(diǎn)就是研究X對于Y的影響關(guān)系肛冶，這就是回歸分析扯键。但是，這并不夠呢馅笙，看下圖厉亏，總共19種回歸（其實(shí)還有不單獨(dú)列出），這如何區(qū)分爱只，到底應(yīng)該使用哪一種回歸呢，這19種回歸分析有啥區(qū)別呢窝趣。為什么會(huì)這如此多的回歸分析呢训柴？
一、首先回答下：為什么會(huì)有如此多的回歸分析方法散址？
在研究X對于Y的影響時(shí)乖阵，會(huì)區(qū)分出很多種情況预麸，比如Y有的是定類數(shù)據(jù)儒将，Y有的是定量數(shù)據(jù)（如果不懂，可閱讀基礎(chǔ)概念）贡翘，也有可能Y有多個(gè)或者1個(gè)砰逻，同時(shí)每種回歸分析還有很多前提條件，如果不滿足則有對應(yīng)的其它回歸方法進(jìn)行解決踊东。這也就解決了為什么會(huì)有如此多的回歸分析方法刚操。接下來會(huì)逐一說明這19種回歸分析方法。
二菊霜、回歸分析按數(shù)據(jù)類型分類
首先將回歸分析中的Y（因變量）進(jìn)行數(shù)據(jù)類型區(qū)分，如果是定量且1個(gè)（比如身高）记某，通常我們會(huì)使用線性回歸构捡，如果Y為定類且1個(gè)（比如是否愿意購買蘋果手機(jī)），此時(shí)叫logistic回歸贺拣，如果Y為定量且多個(gè)捂蕴，此時(shí)應(yīng)該使用PLS回歸（即偏最小二乘回歸）。
線性回歸再細(xì)分：如果回歸模型中X僅為1個(gè)涡匀，此時(shí)就稱為簡單線性回歸或者一元線性回歸溉知；如果X有多個(gè)腕够，此時(shí)稱為多元線性回歸舌劳。
Logistic回歸再細(xì)分：如果Y為兩類比如0和1（比如1為愿意和0為不愿意，1為購買和0為不購買）大诸，此時(shí)就叫二元logistic回歸贯卦；如果Y為多類比如1，2撵割，3（比如DELL, Thinkpad, Mac）,此時(shí)就會(huì)多分類logistic回歸；如果Y為多類且有序比如1羹与，2外遇，3（比如1為不愿意，2為中立诡渴，3為愿意）菲语，此時(shí)可以使用有序logistic回歸。如果Y為兩類時(shí)山上，有時(shí)候會(huì)使用二元Probit回歸模型。
除此之外哮伟，如果Y為定量且為多個(gè)妄帘，很多時(shí)候會(huì)將Y合并概括成1個(gè)（比如使用平均值），然后使用線性回歸鬼廓，反之可考慮使用PLS回歸（但此種情況使用其實(shí)較少致盟，PLS回歸模型非常復(fù)雜）尤慰。
三雷蹂、深入說明線性因歸模型
我們常見的回歸分析中，線性回歸和logistic回歸最為常見荔泳。也是當(dāng)前研究最多虐杯，并且使用最為普遍昧港，以及最為人接受容易理解的研究方法。
尤其是線性回歸创肥，其使用最為成熟，研究最多巩搏，而且絕大多數(shù)生活現(xiàn)象均可使用線性回歸進(jìn)行研究趾代，因而結(jié)合回歸分析還會(huì)多出一些回歸方法；同時(shí)回歸分析模型會(huì)有很多假定禽捆，或者滿足條件飘哨，如果不滿足這些假定或者條件就會(huì)導(dǎo)致模型使用出錯(cuò)，此時(shí)就有對應(yīng)的其它回歸模型出來解決這些問題浊服，因而跟著線性回歸后面又出來很多的回歸胚吁。如下圖：
線性回歸是研究X對于Y的影響，如果說有多個(gè)X述呐，希望讓模型自動(dòng)找出有意義的X蕉毯，此時(shí)就可以使用逐步回歸思犁。另外在很一些管理類研究中會(huì)涉及到中介作用或者調(diào)節(jié)作用进肯，此時(shí)就可能使用到分層回歸或者分組回歸等。
在進(jìn)行線性回歸分析時(shí)学辱，如果說模型出現(xiàn)共線性問題VIF值很大环形，此時(shí)就可以使用嶺回歸進(jìn)行解決策泣，嶺回歸的使用較為廣泛，其實(shí)還有Lasso回歸也可以解決共線性問題抬吟，但是使用非常少而已。
如果數(shù)據(jù)中有異常值危队，常見的解決辦法是先把異常值去除掉钙畔，但有的時(shí)候確實(shí)無法去除掉異常值，此時(shí)可考慮使用穩(wěn)健回歸分析模型簿盅。
線性回歸的前提是X和Y之間有著線性關(guān)系叔锐，但有的時(shí)候X和Y并不是線性關(guān)系，此時(shí)就有著曲線回歸和非線性回歸這兩種回歸出來供使用讨盒，曲線回歸其實(shí)質(zhì)上是將曲線模型表達(dá)式轉(zhuǎn)換成線性關(guān)系表達(dá)式進(jìn)行研究步责，而非線性回歸較為復(fù)雜當(dāng)然使用也非常少，其和線性回歸完全不是一回事情蔓肯。以及Poisson回歸（泊松回歸）是指Y符合泊松分布特征時(shí)使用的回歸研究模型。
四蔗包、其它
除此之外，還有比如加權(quán)WLS回歸等舟陆，使用較少，不單獨(dú)說明秦躯。
最后特別說明的一種回歸模型叫Cox回歸踱承，這是醫(yī)學(xué)研究中使用較多的一種方法，是研究生存影響關(guān)系茎活，比如研究抑郁癥生存時(shí)間，癌癥的死亡時(shí)間影響關(guān)系情況等桅滋。
綜上所述身辨，一次性將19種回歸匯總芍碧，基本上都可以在SPSSAU上面找到，關(guān)于各類回歸方法的使用定庵，以及具體原理踪危，可查看SPSSAU官網(wǎng)，以及可使用SPSSAU上面的案例數(shù)據(jù)畴博，逐一進(jìn)行操作分析蓝仲。
