基差回归是一种统计分析方法，用于探究一个因变量与一个或多个自变量之间的关系。它的目标是通过建立一个回归模型来预测因变量的值。

基差回归的核心思想是，将自变量的取值与某个基准值进行比较，即计算自变量与基准值之间的差异，然后将这个差异作为自变量进行回归分析。这个基准值可以是一个常数、平均值、中位数等。通过这种方式，基差回归可以排除自变量本身的影响，更加准确地分析因变量与其他因素之间的关系。

基差回归的结果通常包括回归方程、回归系数、拟合优度等。回归方程描述了因变量与自变量之间的数学关系，回归系数表示自变量对因变量的影响程度，拟合优度表示回归模型与实际数据的拟合程度。

基差回归可以应用于各种领域的研究，例如经济学、社会学、医学等。它可以用于预测销售量、分析市场需求、研究影响人们行为的因素等。

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