原点回归（Origin Regression）主要用于研究变量之间的关系，特别是当需要将变量之间的关系回归到原点时。以下是两种主要的回归方式：

简单线性原点回归（Simple Linear Origin Regression）

定义：简单线性原点回归是研究两个变量之间的线性关系，其中一个变量是因变量（dependent variable），另一个变量是自变量（independent variable）。

模型：该回归方式的模型可以表示为 $Y = aX$，其中 $a$ 是回归系数，表示因变量 $Y$ 相对于自变量 $X$ 的变化率。

多元原点回归（Multiple Origin Regression）

定义：多元原点回归是研究多个自变量与一个因变量之间的线性关系。

模型：该回归方式的模型可以表示为 $Y = aX_1 + bX_2 + cX_3 + \ldots$，其中 $a$、$b$、$c$ 等是回归系数，表示各自变量相对于因变量的变化率。

这两种回归方式分别适用于不同的研究场景，简单线性原点回归适用于两个变量之间的线性关系，而多元原点回归则适用于多个自变量与一个因变量之间的线性关系。