回归模型常见的三种类型为：线性回归、逻辑回归和非线性回归。以下是具体说明：

1. 线性回归

   • 定义 ：描述因变量与自变量之间线性关系的模型，通过最小二乘法估计参数。

   • 应用场景 ：广泛用于金融趋势预测、因子分析等，例如预测房价与收入的关系。

   • R语言实现 ：使用lm（）函数，例如model <- lm（y ~ x1 + x2, data = data）。

2. 逻辑回归

   • 定义 ：处理因变量为分类变量（如二分类或多分类）的模型，通过概率函数（如高斯分布）进行建模。

   • 应用场景 ：适用于医学诊断、市场细分等，例如预测疾病发生概率。

3. 非线性回归

   • 定义 ：因变量与自变量关系呈非线性（如指数、对数、幂函数等）的模型。

   • 应用场景 ：描述复杂系统行为，如生物生长曲线、经济周期等。

补充说明 ：

• 一元/多元回归：根据自变量数量分类，如lm（y ~ x1, data = data）为一元线性回归。

• 特殊模型：如对数线性模型（弹性分析）、时间序列回归等，适用于特定场景。