回归剖析是一种经济、治理、社会和自然科学研究中常用的方式，回归系数是回归剖析中的一个重要看法，它用于权衡自变量对因变量的影响水平。在多元回归剖析中，每一个自变量都有对应的回归系数，可以得出每个自变量对于因变量的独立影响。回归系数越大，示意自变量对因变量的影响也越大。
在回归剖析中，由于存在多个自变量，需要借助统计学的方式来估量每个自变量的回归系数。其中最常用的方式是最小二乘法。详细来说，最小二乘法是通过最小化误差平方和来确定每个自变量的回归系数。误差平方和是指每一个样本点与回归直线的距离的平方和。
除了回归系数，回归剖析还可以得出一些其他的统计量，例如相关系数、调整决议系数等。这些统计量不仅可以用来形貌样本数据的特征，还可以用于推断总体参数。 因此，回归剖析在许多领域中获得了普遍应用。
