横截面数据多元回归分析是一种统计方法，用于研究多个自变量对一个因变量的影响。根据不同的研究目的和数据特点，可以选用不同的回归方法。常见的分类包括线性回归、非线性回归、广义线性模型等。线性回归适用于因变量与自变量呈线性关系的情况，而非线性回归则用于处理更复杂的函数关系。广义线性模型扩展了传统线性回归，允许因变量服从非正态分布，如二项分布或泊松分布。此外，还有分位数回归、稳健回归等方法，用于处理数据中的异常值或非对称分布。选择合适的回归方法需要考虑数据的分布特征、变量间的关系以及研究问题的具体要求。
