DOE（Design of Experiments）试验的回归分析法是一种数学工具，用于研究一个变量（通常称为因变量）与其他若干变量（称为自变量）之间的相关关系。

这种分析是在一组试验或观测数据的基础上进行的，旨在寻找被随机性掩盖了的变量之间的依存关系。

回归分析的主要目的是通过一种确定的函数关系（称为回归函数或经验公式）来近似代替复杂的相关关系。

在DOE试验中，回归分析法被用来利用变量X和Y的观察值（样本）对回归函数进行统计推断。

这包括估计回归函数的参数，检验相关的假设，以及评估模型的拟合程度。

回归分析可以分为一元回归分析和多元回归分析，具体取决于因变量和自变量的个数。

另外，根据因变量和自变量的函数表达式的性质，回归分析还可以分为线性回归分析和非线性回归分析。

在DOE的背景下，回归分析法有助于理解自变量如何影响因变量，以及这种影响的程度。这对于优化实验设计、提高产品质量和工艺流程改善等方面都非常重要。

通过回归分析，可以识别出哪些自变量对因变量有显著影响，从而可以更有针对性地调整这些自变量以达到期望的实验效果。

总的来说，DOE试验的回归分析法是一种强大的工具，可以帮助研究人员和工程师更深入地理解变量之间的关系，并据此做出更有效的决策。