退行は、従属変数（応答変数または結果としても知られている）と1つ以上の独立変数（予測変数または説明変数としても知られている）の間の関係を分析するために使用される統計的方法です。回帰分析の目的は、変数間の関係を記述する最も適合する直線または曲線を見つけることです。
退行には、主に2つのタイプがある：単退行と重退行である。単退行では、1つの独立変数と1つの従属変数があり、目標はそれらの間の関係を最もよく記述する線形方程式を見つけることである。重退行では、複数の独立変数があり、目標は、独立変数と従属変数の間の関係を記述する最も適合する線形方程式を見つけることです。
退行は、経済学、金融、心理学、生物学、工学など、多くの分野で広く使われている。予測、傾向やパターンの特定、変数間の関係の把握などに使用されます。
