'''Phân tích hồi quiq''' là phương pháp thống kê mà [[giá trị kỳ vọng]] của một hay nhiều [[biến ngẫu nhiên]] được [[dự đoán]] dựa vào điều kiện của các biến ngẫu nhiên (đã tính toán) khác. Cụ thể, có [[hồi qui tuyến tính]], [[hồi qui lôgic]], [[hồi qui Poisson]] và [[học có giám sát]]. Phân tích hồi qui không chỉ là trùng khớp đường cong (lựa chọn một đường cong mà vừa khớp nhất với một tập [[điểm dữ liệu]]); nó còn phải trùng khớp với một mô hình với các thành phần ngẫu nhiên và xác định (''deterministic and stochastic components''). Thành phần xác định được gọi là '''bộ dự đoán''' (''predictor'') và thành phần ngẫu nhiên được gọi là '''phần sai số''' (''error term'').
Dạng đơn giản nhất của một mô hình hồi qui chứa một biến phụ thuộc (còn gọi là "biến đầu ra," "biến nội sinh," hay "biến-Y") và một biến độc lập đơn (còn gọi là "hệ số," "biến ngoại sinh," hay "biến-X").
