变量间的关系多种多样，为了确定各变量间隐含的关系，回归分析是最为常用的统计分析方法。回归分析主要研究如何依据自变量与因变量间的联系建立相应的回归函数。
继电器预测中表示为把性能参数作为自变量,寿命作为因变量建立回归模型进行寿命预测。
继电器寿命预测中,继电器寿命与局部影响因素间基本符合线性多项式关系,因此可以通过建立线性回归模型来进行寿命预测。
有人采用回归分析的方法,因超程时间具有良好的退化特性,选定动作次数作为自变量X,超程时间作为因变量Y建立多元线性回归模型,以30μs作为失效阈值进行寿命预测。该方法需要的样本数量少,且实时性、精准性较高,可以进行实时修正以提高预测精度,但对试验样本具有一定破坏性。
还有人介绍了回归分析模型的建立、模型参数估计以及检验模型变量是否符合线性规律的方法;根据多元线性回归分析的求解方法,建立了分别以烧失量、吹弧磁场磁感应强度以及超程时间为因变量和以熔焊力、触头开距以及超程时间为因变量的多元线性模型;通过将以上两种模型结合,得到完整的特定型号高压直流大功率接触器寿命预测模型。
还有人通过先假设某个性能参数与寿命符合某种线性函数关系,再使用线性回归分析确立原始模型,解回归方程并使用t检验法进行显著性检验,最后通过残差值确定最优模型,以此揭示性能参数与寿命间的联系。通过回归分析对继电器寿命进行预测的方法对样本需求量较小、易于建模,但通常都需要通过与其他方法相结合才干得到较高的模型精度。
