一个解释变量和一个被解释变量做回归用什么模型合适（回归模型需要收集因变量的数据吗）

一个变量和一个被变量做回归分析时，合适的模型是简单线性回归模型。
在简单线性回归模型中，变量和被变量之间的关系可以用一条直线来表示。
这个模型假设变量对被变量的影响是线性的，并且假设残差项服从正态分布。
通过简单线性回归模型，我们可以得到变量对被变量的影响程度（斜率）以及截距项，从而可以进行预测和推断。
需要注意的是，简单线性回归模型适用于变量和被变量之间的关系是线性的情况。
如果关系是非线性的，可能需要考虑其他更复杂的回归模型，如多项式回归或非线性回归模型。

看自变量和因变量是什么样的。比如因变量是01值可以用逻辑回归，因变量和自变量都是连续值就可以用线性回归。另外回归之前还可以把因变量或者自变量做对数变换等等。