משוואת רגרסיה לינארית מעצבת את הקו הכללי של הנתונים כדי להראות את הקשר בין המשתנים x ו- y. נקודות רבות של הנתונים בפועל לא יהיו על הקו. חריגים הם נקודות המרוחקות מאוד מהנתונים הכלליים ובדרך כלל מתעלמים מהם בעת חישוב משוואת הרגרסיה הליניארית. ניתן למצוא את משוואת הרגרסיה הליניארית על ידי ציור קו המתאים ביותר ואז חישוב המשוואה עבור קו זה.
שרטט קו המתאים ביותר לנתונים. התבונן בנתונים והחליט אם הוא עולה או יורד בסך הכל, ואז הניח קו הקרוב ביותר לנקודות. לדוגמא, בהתחשב בנקודות {(2,3) (5,7) (1,2) (4,8)}, משוואת הרגרסיה הליניארית תעלה, או במילים אחרות, הנקודות בדרך כלל יעלו מ משמאל לימין בגרף.
חשב את משוואת הקו. בחר שתי נקודות על הקו לחישוב המדרון בעזרתו וציין את יירוט ה- y. בשורה המתאימה ביותר לנקודות {(2,3) (5,7) (1,2) (4,8)}, נקודה אחת היא (0.5,1.25) ונקודה אחרת היא יירוט ה- y (0, 0.5). השתמש בנוסחה לשיפוע של קו, m = (y2 - y1) / (x2 - x1), כדי למצוא את השיפוע. על ידי חיבור ערכי הנקודה, m = (0.5 - 1.25) / (0 - 0.5) = 1.5. אז עם יירוט ה- y והשיפוע, ניתן לכתוב את משוואת הרגרסיה הליניארית כ- y = 1.5x + 0.5.