È possibile eseguire la regressione lineare in Microsoft Excel o utilizzare pacchetti software statistici, come ad esempio IBM SPSS® Statistics, che semplificano notevolmente il processo di utilizzo delle equazioni di regressione lineare, dei modelli di regressione lineare e delle formule di regressione lineare. SPSS Statistics può essere utilizzato efficacemente in tecniche quali la regressione lineare semplice e la regressione lineare multipla.

Puoi eseguire il metodo di regressione lineare in una diversità di programmi e ambienti, tra cui:

• regressione lineare R
• regressione lineare MATLAB
• regressione lineare Sklearn
• regressione lineare Python
• regressione lineare Excel

I modelli di regressione lineare sono relativamente semplici e forniscono una formula matematica di facile interpretazione, che può generare previsioni. La regressione lineare può essere applicata a vari settori dell'attività aziendale e accademica.

Scoprirai che la regressione lineare viene utilizzata in qualsiasi ambito, dalle scienze biologiche, comportamentali, ambientali e sociali fino all'attività aziendale. I modelli di regressione lineare sono ormai un modo collaudato per prevedere scientificamente e attendibilmente il futuro. Poiché la regressione lineare è una procedura statistica consolidata, le proprietà dei modelli di regressione lineare sono ben assimilate e l'addestramento può essere davvero rapido.

I leader di aziende e organizzazioni possono prendere decisioni più accurate utilizzando tecniche di regressione lineare. Le organizzazioni raccolgono enormi quantità di dati e la regressione lineare le aiuta ad utilizzare quei dati per una gestione più efficace della realtà — invece di affidarsi all'esperienza e all'intuizione. È possibile prendere grandi quantità di dati grezzi e trasformarli in informazioni utilizzabili praticamente.

Si può anche utilizzare la regressione lineare per generare insight più accurati, evidenziando schemi e relazioni che i tuoi colleghi di lavoro potrebbero aver visto in precedenza e pensato di aver già compreso. Ad esempio, l'esecuzione di un'analisi dei dati di vendita e acquisto può aiutare a scoprire schemi di acquisto specifici in determinati giorni o in certi momenti. Gli insight raccolti dall'analisi di regressione possono aiutare i business leader a prevedere i periodi in cui si avrà una forte richiesta dei prodotti della propria azienda.

Presupposti da considerare per far riuscire l'operazione attraverso l'analisi della regressione lineare:

• Per ogni variabile: Considerare il numero di casi validi, deviazione media e standard. 
• Per ogni modello: Considerare i coefficienti di regressione, matrice di correlazione, correlazioni di parte e parziali, multiplo R, R2, R2 regolato, modifica in R2, errore standard della stima, tabella analisi varianza, valori previsti e residui. Inoltre, considerare intervalli di confidenza del 95% per ogni coefficiente di regressione, la matrice di varianza-covarianza, il fattore di inflazione della varianza, la tolleranza, il test di Durbin-Watson, le misure di distanza (Mahalanobis, Cook e valori di influenza), DfBeta, DfFit, intervalli di previsione e informazioni di diagnostica casewise. 
• Grafici: Considerare i grafici a dispersione, i grafici parziali, gli istogrammi e i grafici di probabilità normale.
• Dati: Le variabili dipendenti e indipendenti devono essere quantitative. Le variabili categoriali, come la religione, il principale campo di studio o la regione di residenza, devono essere ricodificate in variabili binarie (dummy/fittizie) o in altri tipi di variabili di contrasto.  
• Altri presupposti: Per ogni valore della variabile indipendente, la distribuzione della variabile dipendente deve essere normale. La varianza della distribuzione della variabile dipendente deve essere costante per tutti i valori della variabile indipendente. La relazione tra la variabile dipendente e ogni variabile indipendente deve essere lineare e tutte le osservazioni devono essere indipendenti.

Prima di tentare di eseguire la regressione lineare, è necessario assicurarsi che i dati possano essere analizzati utilizzando questa procedura. I tuoi dati devono superare l'esame per quanto riguarda alcuni presupposti obbligatori.

Ecco come puoi verificare questi presupposti:

1. Le variabili devono essere misurate a livello continuo. Esempi di variabili continue sono il tempo, le vendite, il peso e i punteggi di test. 
2. Utilizzare un grafico a dispersione per scoprire rapidamente se esiste una relazione lineare tra quelle due variabili.
3. Le osservazioni dovrebbero essere indipendenti una dall'altra (ovvero non dovrebbe esserci alcuna dipendenza).
4. I tuoi dati non dovrebbero avere valori anomali significativi. 
5. Controllare l'omoschedasticità — un concetto statistico secondo cui le varianze lungo la linea di regressione lineare ottimale rimangono simili per tutta la linea.
6. I residui (errori) della linea di regressione ottimale seguono la distribuzione normale.