線形回帰分析は、2つ以上の変数を持つデータを分析する方法です。 2変数システム内のすべてのデータポイントに対して「最適」な線を作成することによって、yの値を既知のxの値から予測できます。線形回帰は、イベントを予測し、製品の品質を管理し、意思決定のためにさまざまなデータタイプを分析するためにビジネスで使用されます。
トレンドライン分析
線形回帰はトレンドラインの作成に使用されます。トレンドラインは過去のデータを使用して将来のパフォーマンスまたは「トレンド」を予測します。通常、トレンドラインは、経時的な財務または製品属性の動きを示すためにビジネスで使用されます。株価、原油価格、製品仕様はすべてトレンドラインを使用して分析できます。
投資のリスク分析
資本資産価格モデルは線形回帰分析を使用して開発され、株式または投資のボラティリティの一般的な尺度はそのベータです。これは線形回帰を使用して決定されます。線形回帰とその使用は、ほとんどの投資ビークルに関連するリスクを評価する上で重要です。
売上または市場予測
多変量（3つ以上の変数を持つ）線形回帰は、売上高を予測するための高度な方法、または成長のための包括的な計画を作成するための市場の動きです。傾向分析は、ある変数が他の変数に対してどのように変化するかを調べるだけなので、この方法は傾向分析よりも正確です。
総合品質管理
品質管理手法では、線形回帰を頻繁に使用して、主要な製品仕様やその他の測定可能な製品または組織の品質に関するパラメータ（顧客の苦情の件数など）を分析します。
人的資源における線形回帰
線形回帰法は、大企業の人口統計および将来の労働力の種類を予測するためにも使用されます。これは、既存の従業員のための優秀な雇用計画および訓練計画の策定を通じて、企業が労働力のニーズに備えるのに役立ちます。
