Lineární regrese je statistická metoda používaná k analýze vztahu mezi dvěma nebo více proměnnými. Cílem je najít lineární vztah mezi nezávislou proměnnou (x) a závislou proměnnou (y). Tento vztah je reprezentován rovnicí přímky y = mx + b, kde m je sklon přímky a b je posunutí na ose y. Lineární regrese se snaží minimalizovat rozdíly mezi skutečnými hodnotami dat a predikcemi vypočtenými pomocí této rovnice. Tím se určuje nejlepší lineární model pro daná data.
Lineární regrese je přístup k modelování vztahu mezi závislou proměnnou a jednou nebo více nezávislými proměnnými. Cílem je najít nejlepší přizpůsobenou rovnici přímky, která modeluje vztah mezi nezávislou proměnnou a závislou proměnnou. K tomu se používá rovnice přímky ve tvaru $y = mx + b$, kde $m$ a $b$ jsou faktory, které nejlépe odpovídají datové sadě. $m$ je sklon přímky, který měří, o kolik se mění závislá proměnná pro každý jednotkový nárůst nezávislé proměnné, a $b$ je průsečík přímky, což je bod, kde přímka protíná osu y.