7. Linearna regresija

Linearna regresija predstavlja statistički metod modeliranja veze između dvije ili više promjenljivih (obilježja). Prilikom ocjene modela linearne regresije, jedna promjenljiva je definisana kao zavisna, dok je druga definsana kao nezavisna odnosno dok su druge definisane kao nezavisne. U zavisnosti od toga da li model linearne regresije sadrži jednu ili više nezavisnih promjenljivih, razlikujemo prostu ili višestruku linearnu regresiju. Primjena linearne regresije u bankarsvu je široka, a najčešće se klasifikuje u dvije velike grupe: primjena u cilju predviđanja zavisne promjenljive za date vrijednosti nezavisnih promjenljivih i primjena u cilju opisa veze zavisne i nezavisnih promjenljivih. Standardni zapis matrične forme linearne regresije jeste:

$$Y = \beta X + \varepsilon$$

gdje $Y$ predstavlja zavisnu promjenljivu, $\beta$ koeficijente regresije (presjeka i nagiba), $X$ set nezavisnih promjenljivih, dok $\varepsilon$ predstavlja reziduale regresije.