Найти уравнение регрессии – значит по эмпирическим (фактическим) данным математически описать изменение взаимно коррелируемых величин. Уравнение регрессии выражает функциональную связь средней величины результативного признака у со значениями факторного признака х.

Регрессионный анализ дает возможность найти в каждом конкретном случае тип функции, с помощью которой можно наиболее адекватно отразить ту или иную зависимость между признаками х и у.

Для аналитической связи между х и у могут использоваться следующие простые виды уравнений:

Зависимость, выражаемая уравнением прямой, называется линейной (или прямолинейной), а все остальные – криволинейными.

Выбрав тип функции, по эмпирическим данным выбирают параметры уравнения.

Существует несколько методов нахождения параметров уравнения регрессии. Наиболее часто используется метод наименьших квадратов (МНК). Его суть заключается в следующем требовании: искомые теоретические значения результативного признака  должны быть такими, при которых бы обеспечивалась минимальная сумма квадратов их отклонений от эмпирических значений, т.е.

.

Если данное требование соблюдается, то легко определить, при каких значениях а₀ , а₁ и т.д. для каждой аналитической кривой эта сумма квадратов отклонений будет минимальной.