Regresyonda konu olan bağımlı ve bağımsız iki değişkenin aralarındaki ilişkiyi analiz etmede kullanılan yöntemdir.
Regresyon analizinde, kullanılan bağımsız değişken, hava sıcaklığı gibi bizim etkimiz dışında oluşan değerlerdir. Bağımlı değişken ise dondurma tüketim miktarı gibi ilişki durumu incelenecek bağımsız değişkenden (sıcaklıktan) etkilenerek arttığını veya azaldığını düşündüğümüz değerlerdir.
Resresyon analizinde hesaplama sonucu ortaya bir fonksiyon çıkar. Üstte korelasyonda açıklandığı gibi regresyon analizi de değerler arasındaki ilişkiyi araştırır. Ancak regresyon analizinde ortaya çıkan fonksiyonu kullanarak bağımsız değişkenin alabileceği herhangi bir değerde bağımlı değişkenin ne olacağını tahmin edebiliriz. Verdiğimiz örneğe uyarlarsak, hava sıcaklığı 30 dereceye çıktığında dondurma tüketimi hakkında bir tahminde bulunabiliriz.
Sayılarla açıklamak gerekirse;
Hava sıcaklıklarının (x / bağımsız değişken) 10, 11, 12, 13 ve 14 derece olduğu günlerde dondurma satışlarının (y / bağımlı değişken) sırasıyla 100, 110, 121, 133 ve 146 birim olduğunu varsayarsak, regresyon analizi sonucunda y = -16 + 11.5x şeklinde bir fonksiyon hesaplanacaktır. Bu fonksiyonu kullanarak hava sıcaklığının (x) 30 dereceye çıkması durumunda dondurma satış miktarının (y) ne olacağını öngörebiliriz. Hava sıcaklığı değerini (x) formüldeki yerine koyarsak:
y = -16 + 11.5(30) = 329 buluruz. Bu şekilde hava sıcaklığı 30 dereceye çıktığında dondurma satış miktarının 329 birim olacağını öngörmüş oluruz.
Regresyon analizi, burada bahsedilenden daha fazla, önem testi, güven sınırları gibi işlemler ile bizim hesapsladığımız ve grafiğini çizdiğiniz doğru denklemi haricinde, parabolik ilişki, üssel eğri, geometrik eğri, hiperbolik ilişki gibi fonksiyonları da içerir. Burada sadece temel olarak doğrusal fonksiyon hesaplaması yapılmıştır.