回归就是找变量之间的关系，比如身高和体重，看一个影响另一个。就像用线把点连起来，线越直说明关系越强。比如体重每长1公斤，腰围可能多2厘米，但具体要看数据怎么分布。

为什么是这个答案呢？因为回归分析的核心就是建立变量间的数学模型。比如用身高预测体重，相关系数0.75说明关系紧密，p值0.03小于0.05说明统计显著。数据里1000个人测了身高体重，回归线能解释85%的体重差异。但要注意，比如身高1厘米体重增0.2公斤，这个系数是样本里的结果，不一定能推广到所有人。就像用手机导航，虽然路线规划准，但路上可能遇到修路，数据也有类似不确定性。