統計分析方法
一元回歸分析是一種統計分析方法，它涉及兩個變數：一個自變數和一個因變數。自變數是唯一被分析的變數，而因變數則是根據自變數的值來預測或估計的變數。一元回歸分析的主要目的是找到一個數學模型，即因變數（Y）可以通過自變數（X）的一個線性函式來表示，這個線性函式通常表示為Y=A+BX，其中A和B是模型中的參數，需要從數據中估計得到。這個模型可以幫助我們從已知自變數的值來預測因變數的值。
一元線性回歸分析特別適用於當因變數和自變數之間的關係大致呈直線時。這種關係可以通過最小二乘法等統計方法來估計。在這種方法中，自變數被認為是對因變數變化的主要影響因素，而其他可能影響因變數的因素則被視為隨機誤差。
一元線性回歸分析在經濟學、遺傳學、社會學等多個領域都有套用，它可以幫助我們從數據中提取有用信息，從而進行預測和決策。