系统回归通常指的是 在统计学和数据分析中，通过建立数学模型来研究变量之间关系的一种方法。它可以帮助我们了解一个变量如何随着其他变量的变化而变化，并用于预测或解释变量的值。

自变量（独立变量）：

这是影响因变量变化的变量，通常用X表示。

因变量（依赖变量）：

这是受自变量影响的变量，通常用Y表示。

回归分析的主要目的是：

预测：通过已知的自变量值来预测因变量的值。例如，根据房屋的面积、地理位置等因素来预测房屋的售价。

关联性分析：确定自变量与因变量之间的关系强度和方向。

在系统回归中，我们可能会使用多种统计方法，如线性回归、逻辑回归等，来建立模型并进行分析。这些方法可以帮助我们更好地理解变量之间的关系，并做出更准确的预测或解释。

建议在实际应用中，选择合适的回归方法需要根据具体的研究问题和数据特性来决定。