第一，在定性分析的基礎上進行定量分析，是保證正確運用回歸分析的必要條件。也就是說、在確定哪個變量作自變量，哪個變量作因變量之前，必須對所研究的問題有充分正確的認識。

第二，在回、歸方程中，回歸系數的絕對值只能表示自變量與因變量之間的聯系程度，以及兩變量間的變動比例。因為其值大小直接取決于變量所用計算單位的大小。

第三，在進行回歸分析時，為了使推算和預測更準確，應將相關系數、回歸方程和估計標準誤差結合使用。

第四，要具體問題具體分析。回歸方程是根據資料計算出來的，是一種經驗數據，如條件發生變化，則推算或預測會不準確。因此，不能機械照搬，以免造成失誤。

可以，對于重構軟件Mimics，Amira等計算體積，面積都是最最基本的。

回歸分析（regression analysis)是確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法。運用十分廣泛，回歸分析按照涉及的變量的多少，分為一元回歸和多元回歸分析；按照因變量的多少，可分為簡單回歸分析和多重回歸分析；按照自變量和因變量之間的關系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。如果在回歸分析中，只包括一個自變量和一個因變量，且二者的關系可用一條直線近似表示，這種回歸分析稱為一元線性回歸分析。如果回歸分析中包括兩個或兩個以上的自變量，且自變量之間存在線性相關，則稱為多重線性回歸分析

回歸分析cons是數據分析中最基礎也是最重要的分析工具，絕大多數的 數據分析問題，都可以使用回歸的思想來解決。回歸分析的任務就是， 通過研究自變量X和因變量Y的相關關系，嘗試去解釋Y的形成機制，進 而達到通過X去預測Y的目的。

一般來說，回歸分析是通過規定因變量和自變量來確定變量之間的因果關系，建立回歸模型，并根據實測數據來求解模型的各個參數，然后評價回歸模型是否能夠很好的擬合實測數據；如果能夠很好的擬合，則可以根據自變量作進一步預測。

回歸分析按照涉及的變量的多少，分為一元回歸和多元回歸分析；按照因變量的多少，可分為簡單回歸分析和多重回歸分析；按照自變量和因變量之間的關系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。