二元线性回归是一种统计分析方法，用于研究两个自变量（解释变量）与一个因变量（响应变量）之间的线性关系。该方法通过拟合一个线性方程来预测或解释因变量的变化，方程形式通常为Y=β₀+β₁X₁+β₂X₂+ε，其中Y是因变量，X₁和X₂是自变量，β₀是截距，β₁和β₂是回归系数，ε是误差项。二元线性回归可用于探索多个因素对结果的影响，并基于数据估计模型参数，帮助进行预测或因果关系推断。