回归分析（英语：Regression Analysis）是一种统计学上分析数据的方法，目的在于了解两个或多个变量间是否相关、相关方向与强度，并建立数学模型以便观察特定变量来预测研究者感兴趣的变量。更具体的来说，回归分析可以帮助人们了解在只有一个自变量变化时因变量的变化量。一般来说，通过回归分析我们可以由给出的自变量估计因变量的条件期望。回归分析是建立被解释变量Y（或称因变量、依变量、反因变量）与解释变量X（或称自变量、独立变量）之间关系的模型。简单线性回归使用一个自变量X，复回归使用超过一个自变量（X₁, X₂...X_i）。

2024第九届公共卫生与医学科学国际会议（ICPHMS2024）诚邀学者、专家提交他们的研究摘要、论文并参会交流。

ICPHMS2024 的摘要与全文投稿通道已开放，欢迎您提交摘要和全文：

会议接受英文摘要投稿，摘要录用后，将以会议摘要集的形式由 Science Publishing Group (SciencePG) 出版。

论文全文被录用后，将根据主题在线出版在 Science Publishing Group (SciencePG) 的相关期刊上。合作期刊可被部分国外的检索机构检索，如WorldCat, CrossRef, Electronic Journals Library, Zeitschriftendatenbank, EZB, ResearchBib, Polish Scholarly Bibliography, Wissenschaftszentrum Berlin等。