逻辑回归虽然名字中包含“回归”，但逻辑回归实际上是一种分类算法，特别是用于二分类问题。

分层线性回归和 分层模型/多层次模型/混合效应模型处理的数据结构和模型目标不同。前者关注变量在不同模型中的逐步贡献，后者则用于处理嵌套数据和随机效应。

分层模型 更加强调数据的层次性。 多层次模型 更加强调模型适用于多个嵌套层次的数据。 混合效应模型 强调的是模型中的固定效应和随机效应的组合。 分层模型、多层次模型 和 混合效应模型 常常可以互换使用。它们指的是相同的模型类别，只是在不同的上下文中使用了不同的术语

交互效应是指两个或多个变量共同作用时对因变量的影响，不同于单独变量的简单加总。它通常用于检测变量之间的相互关系。中介效应涉及一个变量通过另一个变量影响因变量，而调节效应则是一个变量影响自变量与因变量之间关系的强度或方向。简单来说，交互效应可以看作是调节效应的一种特殊情况，反映了变量之间复杂的互动关系。

岭回归（Ridge 回归）、Lasso 回归、弹性网回归（Elastic Net）和偏最小二乘回归（PLS 回归）都是为了解决自变量之间高度共线性问题的回归方法，但实现方式和适用场景有所不同。

回归分析是一种统计方法，用于探讨一个或多个自变量与因变量之间的关系。根据自变量和因变量的类型及其关系，回归分析可以分为以下几种常见类型：

多元线性回归实际上指的是有**多个自变量**但只有**一个因变量**的回归模型。如果是涉及多个因变量和自变量的情况，通常称为**多元回归分析**（Multivariate Regression）。