降秩回归模型（reduced-rank regression），理学-统计学-大数据统计分析-数据简化，一种在回归分析中对估计系数矩阵的秩进行限制的多元回归方法。简史降秩回归模型基本想法最早可追溯到1951年。美国统计学家T. W.安德森（Anderson Theodore Wilbur，1918～2016）用该想法研究宏观经济基本结构。1975年美国统计学家 A.J.伊森曼（Alan Julian Izenman）给出了降秩回归模型的详细概念并介绍其相关统计性质。其后，降秩回归模型及其统计性质被广泛研究，被推广应用到多元时间序列数据和纵向数据等。