A análise de regressão é uma técnica estatística usada para explorar a relação entre uma variável dependente (também conhecida como variável de resposta) e uma ou mais variáveis independentes (também conhecidas como variáveis de preditor). O objetivo da análise de regressão é entender como as variáveis independentes afetam a variável dependente.

A análise de regressão envolve o ajuste de um modelo matemático aos dados, que pode ser usado para prever o valor da variável dependente com base nos valores das variáveis independentes. O modelo matemático geralmente é uma equação linear ou não linear que descreve a relação entre as variáveis.

Existem diferentes tipos de análise de regressão, como regressão linear simples, regressão linear múltipla e regressão não linear. A regressão linear simples envolve apenas uma variável independente, enquanto a regressão linear múltipla envolve mais de uma variável independente. A regressão não linear envolve modelos matemáticos mais complexos que não são lineares.

A análise de regressão é frequentemente usada em estudos empíricos em ciências sociais, econômicas e de saúde, bem como em outras áreas que envolvem análise de dados. Ela pode ajudar a identificar os fatores que influenciam a variável de interesse, prever futuros valores da variável dependente e avaliar a força da relação entre as variáveis independentes e dependentes.