Lineārā regresijas vienādojums modelē datu vispārējo līniju, lai parādītu sakarību starp x un y mainīgajiem. Daudzi faktisko datu punkti nebūs uz līnijas. Ārējie rādītāji ir punkti, kas atrodas ļoti tālu no vispārējiem datiem un kurus parasti neņem vērā, aprēķinot lineārās regresijas vienādojumu. Lineāro regresijas vienādojumu ir iespējams atrast, uzzīmējot vislabāk piemērotu līniju un pēc tam aprēķinot šīs līnijas vienādojumu.
Uzzīmējiet līniju, kas vislabāk atbilst datiem. Apskatiet datus un izlemiet, vai tie kopumā ir augoši vai dilstoši, tad novietojiet līniju, kas ir vistuvāk visvairāk punktu. Piemēram, ņemot vērā punktus {(2,3) (5,7) (1,2) (4,8)}, lineārās regresijas vienādojums pieaug vai, citiem vārdiem sakot, punkti parasti virzīsies augšup no no kreisās uz labo uz diagrammas.
Aprēķiniet taisnes vienādojumu. Izvēlieties divus punktus uz līnijas, lai aprēķinātu slīpumu, un atzīmējiet y krustojumu. Punktiem {(2,3) (5,7) (1,2) (4,8)} piemērotākās līnijas viens punkts ir (0,5,1,25), bet otrs ir y krustpunkts (0, 0,5). Izmantojiet līnijas slīpuma formulu, m = (y2 - y1) / (x2 - x1), lai atrastu slīpumu. Pievienojot punktu vērtības, m = (0,5 - 1,25) / (0 - 0,5) = 1,5. Tātad ar y krustpunktu un slīpumu lineārās regresijas vienādojumu var uzrakstīt kā y = 1,5x + 0,5.