Lineární regrese je základní a široce používaný typ prediktivní analýzy vzájemné závislosti dvou nebo více proměnných. V nejjednodušší lineární regresi uvažujeme 2 proměnné, nezávislou proměnnou (x), která má ovlivňovat druhou závislou proměnnou (y).
Před začátkem analýzy si musíme položit základní otázku, zda mezi veličinami existuje závislost. Po zanesení naměřených hodnot do bodového grafu si tuto závislost můžeme představit jako linární přímku, okolo které by se měly naměřené hodnoty pohybovat.
Závislost proměnné Y na proměnné X můžeme popsat rovnicí Y = a + bX, kde:
a = konstanta, je to hodnota Y, pokud se X = 0 (určuje začátek regresní přímky)
b = konstanta, která určuje sklon přímky.