Для определения значений теоретических коэффициентов, входящих в уравнения регрессии, вообще говоря, необходимо знать и использовать все значения переменных генеральной совокупности, что практически невозможно. В связи с этим по выборке ограниченного объема строится так называемое выборочное (эмпирическое) уравнение регрессии. В силу несовпадения статистической базы для генеральной совокупности и выборки оценки коэффициентов, входящих в уравнение регрессии, практически всегда отличаются от истинных (теоретических) значений, что приводит к несовпадению эмпирической и теоретической линий регрессии. Различные выборки из одной и той же генеральной совокупности обычно приводят к отличающимся друг от друга оценкам. Задача состоит в том, чтобы по конкретной выборке найти оценки неизвестных параметров так, чтобы построенная линия регрессии являлась бы наилучшей, среди всех других линий. Для отыскания неизвестных параметров уравнения линейной регрессии применим метод наименьших квадратов, согласно которых неизвестные параметры а и в выбираются так,чтобы сумма квадратов отклонений эмпирических групповых средних от групповых средних, вычисленных по уравнению у=а+вх была минимальной. Получим систему для отыскания параметров А и В.
а+вх=у, aх+вх2 =ху. Следовательно, коэффициент В называют коэффициентом регрессии, он показывает на сколько единиц в среднем изменяется переменная У при увелечении Х на 1.