Statistik ma'lumotlarni tahlil qilishning maqsadi qisman va noaniq kuzatuvlardan murakkab, real dunyo hodisasini tushunishdir

Chiziqli regressiya mustaqil o'zgaruvchilar bilan bog'liq o'zgaruvchilar (ular og'irlik yoki qon bosimi kabi doimiy o'zgaruvchilar bo'lishi mumkin ) o'rtasidagi chiziqli munosabatni tavsiflaydi (masalan, kattaroq qiyinchilik intubatsiyada - intubatsiya uchun uzoq vaqt va intubatsiya uchun uzoq vaqt - sistolik qon bosimining ko'proq oshishi). Ikki uzluksiz o'zgaruvchilar o'rtasidagi munosabatni baholash uchun tarqalish grafigi/grafigini baholashda bog'liqlikni izlash maqsadga muvofiqdir (chiziqli va chiziqli bo'lmagan). Aloqa chiziqli bo'lganda chiziqli regressiya qiymatga ega. Agar bir nechta mustaqil o'zgaruvchilar bog'liq o'zgaruvchiga ta'sir qilsa, ko'p o'zgaruvchan chiziqli regressiya qo'llaniladi. To'g'ri korrelyatsiyalarni olish uchun regressiya koeffitsientlaridan to'g'ri foydalanish va klinik tajriba talab qilinadi.


2. Regression tahlil
Regression tahlil - bu bir nechta mustaqil va mustaqil bo’lmagan o’zgaruvchilar  o'rtasidagi munosabatlarni baholash uchun ishlatiladigan statistik usullar to'plami . Undan o'zgaruvchilar o'rtasidagi munosabatlarning kuchini baholash va ular o'rtasidagi kelajakdagi munosabatlarni modellashtirish uchun foydalanish mumkin. Regressiya tahlili chiziqli, ko'p chiziqli va chiziqsiz kabi bir nechta o'zgarishlarni o'z ichiga oladi. Eng keng tarqalgan modellar oddiy chiziqli va ko'p chiziqli. Nochiziqli regressiya tahlili odatda bog'liq va mustaqil o'zgaruvchilar chiziqli bo'lmagan munosabatni ko'rsatadigan murakkabroq ma'lumotlar to'plamlari uchun ishlatiladi.
Chiziqli regressiya tahlili oltita asosiy farazlarga asoslanadi:

1. 
   Bog'liq va mustaqil o'zgaruvchilar qiyalik va kesishma o'rtasidagi chiziqli munosabatni ko'rsatadi.
   
2. 
   Mustaqil o'zgaruvchi tasodifiy emas.
   
3. 
   Qoldiqning qiymati (xato) nolga teng.
   
4. 
   Qoldiqning qiymati (xato) barcha kuzatishlar bo'yicha doimiydir.
   
5. 
   Qoldiqning qiymati (xato) barcha kuzatishlar bo'yicha korrelyatsiya qilinmaydi.
   
6. 
   Qoldiq (xato) qiymatlari normal taqsimotga amal qiladi.
   

Daromad va xarajatlarni bashorat qilish
Kompaniya uchun moliyaviy hisobotlarni bashorat qilishda , biznesning ayrim taxminlari yoki omillaridagi o'zgarishlar kelajakda daromad yoki xarajatlarga qanday ta'sir qilishini aniqlash uchun ko'p regressiya tahlilini o'tkazish foydali bo’ladi albatta. Masalan, kompaniyada ishlaydigan sotuvchilar soni, ular ishlaydigan do'konlar soni va biznesdan keladigan daromad o'rtasida juda yuqori korrelyatsiya bo'lishi mumkin.
5-rasm
Yuqoridagi misolda kompaniyaning daromadini, u o'tkazadigan reklamalar soniga qarab hisoblash uchun Excelda Prognoz funksiyasidan qanday foydalanish ko’rsatilgan.
Excel moliya sohasida asosiy regressiya tahlilini o'tkazish uchun mashhur vosita bo'lib qolmoqda, ammo ulardan foydalanish mumkin bo'lgan ko'plab ilg'or statistik vositalar mavjud.
Python va R ikkalasi ham moliyaviy modellashtirishning barcha turlari, jumladan regressiya uchun mashhur bo'lgan kuchli kodlash tillaridir. Ushbu usullar ma'lumotlar fanining va mashinani o'rganishning asosiy qismini tashkil qiladi, bu erda modellar ma'lumotlardagi ushbu munosabatlarni aniqlash uchun o’qitiladi.