三个回归是统计学中的一种线性回归模型，常用于预测和分析连续变量之间的关系。该模型可以用来描述一个自变量对因变量的线性关系，并且可以同时考虑多个自变量对因变量的影响。
下面是三个回归模型的具体介绍：
1. 简单线性回归模型：它建立在一个自变量与一个因变量之间的线性关系上。该模型假设因变量与自变量之间具有线性关系，而这种关系可以用直线来表示。例如，在预测房价时，房屋的面积就可以作为一个自变量，而相应的售价则是因变量。
2. 多元线性回归模型：当我们需要考虑多个自变量对因变量的影响时，就可以使用多元线性回归模型。比如，在预测股票价格时，除了市场指数以外，还可以加入其他因素，如利润、机构投资者买卖行为等。
3. Logistic回归模型：在分类问题中，我们通常会使用Logistic回归模型。该模型适用于因变量是二元变量的情况。其基本假设是因变量取值为1（或是0）的概率是由自变量的线性组合决定的。例如，在预测某个人是否会购买某种产品时，我们可以使用Logistic回归模型来建模。
