汉施多参数回归方程（Hansch multi-parameterized regression equation），理学-统计学-其他统计-化学计量学，一种药物定量构效关系统计分析方法。汉施多参数回归方程由美国莫纳学院的化学家C.汉施[注]于1962年提出。汉施多参数回归方程脱胎于1935年英国物理化学家L.P.哈米特[注]提出的哈米特（Hammett）方程以及改进的塔夫托方程。哈米特方程是一个计算取代苯甲酸解离常数的经验方程，这个方程将取代苯甲酸解离常数的对数值与取代基团的电性参数建立了线性关系，塔夫托方程是在哈米特方程的基础上改进形成的计算脂肪族酯类化合物水解反应速率常数的经验方程，它将速率常数的对数与电性参数和立体参数建立了线性关系。汉施多参数回归方程在形式上与哈米特方程和塔夫托方程非常接近，以生理活性物质的半数有效量作为活性参数，以分子的电性参数、立体参数和疏水参数作为线性回归分析的变量，随后，C.汉奇和日本访问学者藤田稔夫等人一道改进了汉施多参数回归方程的数学模型，引入了指示变量、抛物线模型和双线性模型等修正，使得方程的预测能力有所提高。