L'analyse de régression linéaire est utilisée pour créer un modèle qui décrit la relation entre une variable dépendante et une ou plusieurs variables indépendantes. Selon qu'il y a une ou plusieurs variables indépendantes, on distingue l'analyse de régression linéaire simple et l'analyse de régression linéaire multiple.

Dans le cas d'une régression linéaire simple, l'objectif est d'examiner l'influence d'une variable indépendante (le nombre d’heures travaillées) sur une variable dépendante ( le revenu ou le rendement ...etc).

Dans le second cas, une régression linéaire multiple, on analyse l'influence de plusieurs variables indépendantes (temps de travail, niveau d’éducation, l’âge ou  l’expérience , la taille de l'explotation , la production ou la productivité ....etc ) sur une variable dépendante (revenu).

Lots cles : Regression simple , Regresion multiple , variable dependante ( à expliqué , endogene , target  ou  Ouput )  , Variable independante ( Explicative , Exogene , Features ou  Input).