Суть простого линейного регрессионного анализа заключается в описании и выявлении соответствия между зависимой переменной и одним независимым параметром, влияющим на наблюдаемую переменную. 2

Цель анализа — подобрать такую прямую, которая максимально точно описывает положение точек на графике. 1 Некоторые из них будут отдалены от прямой, но это нормально: регрессия используется для того, чтобы найти «усреднённую» связь между данными, которую будет проще анализировать для прогноза событий. 1

Математически простая линейная регрессия выражается с помощью уравнения: Y = a + bX, где: 13

• Y — зависимая переменная; 3
• X — независимая переменная (объясняющая); 3
• а — свободный член (сдвиг по оси OY); 3
• b — угловой коэффициент, он показывает линию наклона (снижается или растёт, угол между с осью). 13

Основная задача — нахождение коэффициентов a и b, которые называют коэффициентами линейной регрессии. 3