线性回归分析是一种统计学上的数据分析方法，它研究两个或多个变量之间的关系，并尝试用一个线性方程来描述这种关系。在这个方程中，一个变量被视为因变量（或响应变量），而其他变量则被视为自变量（或预测变量）。线性回归的目标是找到最佳的线性拟合线，以最小化预测值和实际值之间的差异。

线性回归分析有多种类型，其中最简单的是简单线性回归，它只涉及一个自变量和一个因变量。多元线性回归则涉及多个自变量和一个因变量。此外，还有多项式回归、岭回归、套索回归等变种，以应对不同的数据情况和需求。

以上是对线性回归分析的简要讲解，如需更深入的了解，建议查阅统计学书籍或咨询统计学专家。