線形回帰方程式は、データの一般的な線をモデル化して、x変数とy変数の関係を示します。 実際のデータの多くのポイントは線上にありません。 外れ値は、一般的なデータから非常に離れた点であり、線形回帰方程式を計算するときに通常は無視されます。 最適な線を引き、その線の方程式を計算することにより、線形回帰方程式を見つけることができます。
データに最適な線を引きます。 データを見て、全体的に昇順か降順かを判断し、最も近いポイントに最も近い線を配置します。 たとえば、ポイント{（2,3）（5,7）（1,2）（4,8）}が与えられると、線形回帰方程式は上昇します。つまり、ポイントは一般にから上昇します。 グラフの左から右。
直線の方程式を計算します。 直線上の2つの点を選択して勾配を計算し、y切片に注意します。 点{（2,3）（5,7）（1,2）（4,8）}の最適な線上で、1つの点は（0.5,1.25）で、もう1つはy切片（0、 0.5）。 直線の傾きの式m =（y2-y1）/（x2-x1）を使用して、傾きを求めます。 ポイント値を差し込むことにより、m =（0.5-1.25）/（0-0.5）= 1.5。 したがって、y切片と傾きを使用すると、線形回帰方程式はy = 1.5x +0.5と書くことができます。