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回归分析法是一种用来估算函数和模型的统计学方法，它可以用于描述和预测数值变量的变化趋势。它的思想是通过观察已有数据，找出它们之间的关系，然后用这些关系来预测未知数据。

回归分析法按照回归模型的类型可以分为线性回归和非线性回归。线性回归分析是指以线性方程为基础，建立变量之间的因果关系模型，并用它来预测未知变量的未来趋势。而非线性回归分析是指模型采用非线性方程，建立变量之间的因果关系模型，根据模型预测未知变量的未来趋势。

回归分析法主要用于研究两个或更多的变量之间的关系，以及其中一个变量如何受其它变量影响，以及用现有变量的变化预测另一类变量的变化趋势等。回归分析法可以用于商业决策，对市场潜力做出估计，广泛应用于社会经济领域，包括经济学、市场营销研究、医疗研究、计算机科学领域等。

拓展知识：经验模型与回归分析法的不同点：经验模型侧重于模型的形式，回归分析法侧重于变量之间的因果关系。回归分析法更多地关注模型的参数估计，而经验模型则更多地关注模型的本身以及模型适用的范围。