La régression simple est la plus populaire des techniques de régression. C’est un modèle spécial de régression dans lequel le modèle est linéaire dans la variable dans les paramètres avec une seule variable explicative (numérique).
À l’instar de toutes les techniques prédictives, elle a deux objectifs :
- Élaborer un modèle avec des paramètres interprétables par le praticien sur les propriétés
de la population dont est extrait l’échantillon (les paramètres du modèle doivent être de bons
estimateurs des paramètres de la population sous-jacente).
- Utiliser le modèle à des fins de prédictions.
La régression simple traite de la mesure de la grandeur y et d’une grandeur x pour un certain nombre de valeurs.