Једначина линеарне регресије моделира општу линију података како би показала везу између к и и променљивих. Много тачака стварних података неће бити на линији. Изузеци су тачке које су веома удаљене од општих података и обично се занемарују при израчунавању једначине линеарне регресије. Једначину линеарне регресије могуће је пронаћи цртањем најбоље прилагођене линије, а затим израчунавањем једначине за ту линију.
Нацртајте линију која најбоље одговара подацима. Погледајте податке и одлучите да ли опћенито растући или силазни, а затим поставите линију најближу већини тачака. На пример, с обзиром на тачке {(2,3) (5,7) (1,2) (4,8)}, једначина линеарне регресије ће бити узлазна, или другим речима, тачке ће углавном расти од слева надесно на графикону.
Израчунај једначину праве. Изаберите две тачке на линији за израчунавање нагиба и забележите пресек и. На линији која најбоље одговара тачкама {(2,3) (5,7) (1,2) (4,8)}, једна тачка је (0,5,1,25), а друга пресјек и-пресјека (0, 0,5). Користите формулу за нагиб праве, м = (и2 - и1) / (к2 - к1), да бисте пронашли нагиб. Прикључивањем вредности тачака, м = (0,5 - 1,25) / (0 - 0,5) = 1,5. Дакле, са пресеком и и нагибом, једначина линеарне регресије може се записати као и = 1,5к + 0,5.
