Hồi quy tuyến tính đơn

Simple Linear Regression (Hồi quy tuyến tính đơn) là cách vẽ một đường thẳng đi qua đám điểm của biểu đồ phân tán sao cho đường đó "gần" các điểm nhất, rồi dùng phương trình của đường thẳng để dự đoán. "Đơn" nghĩa là chỉ có một yếu tố đầu vào (biến x, còn gọi là biến độc lập hay biến dự báo), dùng để dự đoán một kết quả (biến y, còn gọi là biến phụ thuộc hay biến đáp ứng). "Gần nhất" được hiểu theo phương pháp bình phương nhỏ nhất (least squares): chọn đường làm cho tổng bình phương khoảng cách thẳng đứng từ các điểm tới đường là nhỏ nhất.

Khoảng cách thẳng đứng đó gọi là phần dư (residual): giá trị thật trừ giá trị mà đường thẳng dự đoán. Phần dư là phần mà đường thẳng không giải thích được.

Đầu ra gồm phương trình ŷ = b0 + b1 x (b1 là độ dốc, b0 là điểm cắt trục tung), cộng với hệ số xác định R bình phương (R-squared), cho biết đường thẳng giải thích được bao nhiêu phần trăm biến thiên của y.