多重迴歸分析是一種統計分析方法，它涉及將一箇或多箇因變量（目標變量）與一箇或多箇自變量（預測變量）聯繫起來，建立一箇數學模型來描述這些變量之間的線性或非線性關係。
在多重迴歸分析中，因變量是模型試圖預測或解釋的變量，而自變量是影響因變量的那些變量。這種分析通常用於研究多箇自變量如何共同影響一箇因變量，以及這些影響的大小和方向。
多重迴歸分析的基本形式包括一箇包含p個自變量的線性方程，以及一箇包含p個偏迴歸係數的向量β，這些係數分別表示每個自變量對因變量的影響。模型中還包括一箇常數項β0，以及隨機誤差ε，它是因變量變化中不能用自變量解釋的部分。通過樣本數據估計這些參數，可以構建一箇迴歸方程，用於預測或控制因變量的取值。