Regressiya — bu bog‘liq o‘zgaruvchi va bir yoki bir nechta bog‘liq bo‘lmagan o‘zgaruvchilar o‘rtasidagi munosabatni tahlil qilish uchun ishlatiladigan statistik usul. Ma’lumotlar to‘plamini o‘rganish orqali ushbu usul kuzatilgan bog‘liqliklar statistik jihatdan ahamiyatli ekanligini aniqlash uchun ular o‘rtasidagi korrelyatsiyani miqdoriy baholaydi. Shuni ta’kidlash kerakki, regressiya munosabatlarni aniqlaydi, ammo avtomatik ravishda sabab-oqibat bog‘liqligini isbotlamaydi.
Regressiyani amalga oshirish uchun tahlilchilar odatda kvadratlar yig‘indisini minimallashtirish uchun dasturiy ta’minotdan foydalanadilar, bu alohida ma’lumotlar nuqtalari va eng mos keladigan chiziq (line of best fit) orasidagi masofani hisoblashni o‘z ichiga oladi. Oddiy chiziqli regressiya natijani bashorat qilish uchun bitta bog‘liq bo‘lmagan o‘zgaruvchidan foydalanadi, ko‘p chiziqli regressiya esa modelni aniqlashtirish uchun ikki yoki undan ortiq o‘zgaruvchini qamrab oladi. Ushbu modellar bog‘liq bo‘lmagan omillardagi o‘zgarishlar bog‘liq o‘zgaruvchiga qanday ta’sir qilishini aniqlashga yordam beradi.
Amaliy moliyaviy kontekstda kompaniya kelajakdagi savdo ko‘rsatkichlarini bashorat qilish uchun regressiyadan foydalanishi mumkin. Tarixiy ma’lumotlar, masalan, oldingi savdo ko‘rsatkichlari, yalpi ichki mahsulot va hatto ob-havo sharoitlarini kiritish orqali biznes ushbu tashqi omillar ularning daromadiga qanday ta’sir qilishi mumkinligini baholash uchun model yaratishi mumkin. Bu mutaxassislarga tarixiy tendensiyalar va statistik ehtimolliklarga asoslangan holda yanada asosli qarorlar qabul qilish imkonini beradi.