回归分析分析的是变量之间的关系。具体来说，回归分析是一种统计方法，用于研究两个或多个变量之间的关联性，以及如何通过这些变量预测一个响应变量的值。这种分析的目的在于了解自变量与因变量之间的关系强度和方向，并建立一个数学模型来描述这种关系。下面进行详细解释：

1. 回归分析的基本定义：回归分析是一种数据分析方法，它通过寻找变量间的依赖关系来建立数学模型。在这种分析中，研究者会观察一组数据，这些数据包含一些自变量和一个或多个因变量。回归分析的目的是通过一个或多个自变量来预测因变量的值。这种分析在确定各种因素影响因变量程度的同时，能够衡量这些关系的大小和统计显著性。

2. 回归分析的应用范围：回归分析广泛应用于各个领域，如社会科学、医学、经济学和金融等。通过收集大量的实际数据并运用回归分析技术进行分析，可以为企业决策提供支撑依据或为学术领域的理论验证提供支持。此外，它还可以用于预测未来趋势或评估特定干预措施的效果。例如，通过回归分析可以评估教育程度如何影响一个人的收入，从而理解这两个变量之间的确切关系，并提供模型用于预测类似情况的收入值。

3. 回归分析的种类：回归分析有多种类型，包括线性回归、逻辑回归、多项式回归等。每种类型的回归分析方法都有其特定的应用场景和假设条件。线性回归是最常用的方法之一，它假设自变量与因变量之间存在线性关系，并通过一条直线来拟合数据点。逻辑回归则适用于因变量是二分类的情况。通过这些不同类型的回归分析方法，研究人员可以准确地探究自变量和因变量之间的关联。总而言之，回归分析在多个领域中都有重要的应用和影响。通过分析不同变量之间的关系和构建模型，有助于深化对相关现象的理解、预测未来趋势和做出决策支持等。