Microsoft Excel에서 선형 회귀를 수행하거나 선형 회귀 방정식, 선형 회귀 모델 및 선형 회귀 공식을 사용하는 과정을 크게 간소화해 주는 IBM SPSS Statistics와 같은 통계 소프트웨어 패키지를 사용할 수 있습니다. SPSS Statistics는 단순 선형 회귀 및 다중 선형 회귀와 같은 기술에 활용할 수 있습니다.

다음을 포함한 다양한 프로그램 및 환경에서 선형 회귀 방법을 수행할 수 있습니다. 

• R 선형 회귀.
• MATLAB 선형 회귀.
• Sklearn 선형 회귀.
• 선형 회귀 Python.
• Excel 선형 회귀.

선형 회귀 모델은 비교적 간단하며 예측을 생성할 수 있는 해석하기 쉬운 수학 공식을 제공합니다. 선형 회귀는 비즈니스 및 학술 연구의 다양한 영역에 적용할 수 있습니다.

선형 회귀는 생물학, 행동, 환경 및 사회 과학에서 비즈니스에 이르기까지 모든 분야에서 사용됩니다. 선형 회귀 모델은 미래를 과학적이고 안정적으로 예측하는 입증된 방법이 되었습니다. 선형 회귀는 오랫동안 확립된 통계 절차이기 때문에 선형 회귀 모델의 속성을 잘 이해하고 매우 빠르게 학습할 수 있습니다.

비즈니스 및 조직 리더는 선형 회귀 기술을 사용하여 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다. 조직은 방대한 양의 데이터를 수집하고, 선형 회귀를 통해 경험과 직관에 의존하는 대신 이러한 데이터를 사용하여 현실을 더 잘 관리할 수 있습니다. 대량의 원시 데이터를 가져와서 실행 가능한 정보로 변환할 수 있습니다.

또한 선형 회귀를 사용하여 비즈니스 동료들이 이전에 이미 알고 있다고 생각했던 패턴과 관계를 발견함으로써 더 나은 인사이트를 제공할 수도 있습니다. 예를 들어, 판매 및 구매 데이터 분석을 수행하면 특정 요일이나 특정 시간대의 특정 구매 패턴을 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다. 회귀 분석을 통해 수집된 인사이트는 비즈니스 리더가 회사 제품의 수요가 높아질 시기를 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다.

선형 회귀 분석의 성공을 위해 고려해야 할 가정

• 각 변수: 유효 사례의 수, 평균 및 표준 편차를 고려합니다. 
• 각 모델: 회귀 계수, 상관 행렬, 부분 및 부분 상관 관계, 다중 R, R2, 조정된 R2, R2의 변화, 추정치의 표준 오차, 분산 분석 테이블, 예측값 및 잔차 등을 고려합니다. 또한 각 회귀 계수, 분산-공분산 행렬, 분산 팽창 인수, 허용 오차, Durbin-Watson 테스트, 거리 측정(Mahalanobis, Cook 및 레버리지 값), DfBeta, DfFit, 예측 구간 및 사례별 진단 정보에 대한 95% 신뢰 구간을 고려합니다. 
• 도표: 산점도, 부분 도표, 히스토그램, 정규 확률 도표를 고려합니다.
• 데이터: 종속 변수와 독립 변수는 정량적이어야 합니다. 종교, 주요 연구 분야 또는 거주 지역과 같은 범주형 변수는 이진(더미) 변수 또는 다른 유형의 대비 변수로 다시 코드화되어야 합니다.  
• 기타 가정: 독립 변수의 각 값에 대해 종속 변수의 분포는 정규 분포를 따라야 합니다. 종속 변수 분포의 분산은 모든 독립 변수 값에 대해 일정해야 합니다. 종속 변수와 각 독립 변수 간의 관계는 선형이어야 하며 모든 관측치는 독립적이어야 합니다.

선형 회귀를 수행하기 전에 이 절차를 사용하여 데이터를 분석할 수 있는지 확인해야 합니다. 데이터는 특정 필수 가정을 통과해야 합니다.

이러한 가정을 확인하는 방법은 다음과 같습니다.

1. 변수는 연속적인 수준에서 측정되어야 합니다. 연속형 변수의 예로는 시간, 매출, 체중, 시험 점수 등이 있습니다. 
2. 산점도를 사용하면 두 변수 사이에 선형 관계가 있는지 빠르게 확인할 수 있습니다.
3. 관측치는 서로 독립적이어야 합니다(즉, 종속성이 없어야 함).
4. 데이터에 유의미한 이상값이 없어야 합니다. 
5. 동질성(가장 적합한 선형 회귀선을 따른 분산이 해당 선 전체에서 유사하게 유지되는 통계 개념)을 확인합니다.
6. 가장 잘 맞는 회귀선의 잔차(오차)는 정규 분포를 따릅니다.