迴歸分析中最常被視為什麼

迴歸分析中最常被視為的是「回歸模型」。回歸模型是一種用於預測或分析變數之間關係的方法，它基於樣本數據中的觀察結果來估計另一個變數的值。在迴歸分析中，我們通常會使用一些統計方法來評估因變數（目標變數）和自變數之間的線性關係，並嘗試通過自變數預測因變數的值。

此外，回歸分析還包括其他一些重要的方面，如模型的顯著性檢驗（如F檢驗）、模型的擬合優度（如R方和調整R方）、模型預測的精度等。這些因素都是回歸分析中需要考慮的重要方面。