a:

I statistikk modellerer lineær regresjon forholdet mellom en avhengig variabel og en eller flere forklarende variabler ved bruk av en lineær funksjon. Hvis to eller flere forklarende variabler har et lineært forhold til den avhengige variabelen, kalles regresjonen for en lineær regresjon. Flere regresjoner, derimot, er en bredere klasse av regressjoner som omfatter lineære og ikke-lineære regressjoner med flere forklarende variabler.

Regresjonsanalyse er en vanlig måte å oppdage et forhold mellom avhengige og forklarende variabler. Dette statistiske forholdet betyr imidlertid ikke at de forklarende variablene forårsaker den avhengige variabelen; det snakker snarere om noen signifikant tilknytning i dataene. Linjær regresjon forsøker å tegne en linje som kommer nærmest dataene ved å finne skråningen og avskjæringen som definerer linjen og minimerer regresjonsfeil. Imidlertid følger mange forhold i data ikke en rett linje, så statistikere bruker ikke-lineær regresjon i stedet.

Det er sjeldent at en avhengig variabel forklares av bare en variabel. I dette tilfellet bruker en analytiker flere regresjoner, som forsøker å forklare avhengig variabel ved å bruke mer enn en uavhengig variabel. Flere regresjoner kan være lineære og ikke-lineære.

Vurder en analytiker som ønsker å etablere et lineært forhold mellom den daglige endringen i selskapets aksjekurser og andre forklarende variabler som den daglige endringen i handelsvolum og den daglige endringen i markedsavkastningen. Hvis han driver regresjon med den daglige endringen i selskapets aksjekurser som en avhengig variabel og den daglige endringen i handelsvolum som en uavhengig variabel, vil dette være et eksempel på en enkel lineær regresjon med en forklarende variabel. Hvis analytikeren legger til den daglige endringen i markedsavkastningen i regresjonen, ville det være en multiple lineær regresjon.