1. Se define como un procedimiento mediante el cual se trata de determinar si existe o no relación de dependencia entre dos o más variables.
   1. Es decir, conociendo los valores de una variable independiente, se trata de estimar los valores, de una o más variables dependientes.
2. La regresión en forma grafica, trata de lograr que una dispersión de las frecuencias sea ajustada a una línea recta o curva.
   1. Utilizamos regresión múltiple cuando estudiamos la posible relación entre varias variables independientes (predictoras o explicativas) y otra variable dependiente (criterio, explicada, respuesta). ... Podríamos añadirlas al estudio como variables independientes.
3. Clases de Regresión
   1. Regresión simple: Cuando la variable Y depende únicamente de una única variable X.
   2. Regresión múltiple: Cuando la variable Y depende de varias variables (X1, X2, ..., Xr)
   3. En segundo lugar, en función del tipo de función f(X):
   4. Regresión lineal: Cuando f(X) es una función lineal.
   5. Regresión no lineal: Cuando f(X) no es una función lineal.
4. Coeficiente de Regresión
   1. Indica el número de unidades en que se modifica la variable dependiente "Y" por efecto del cambio de la variable independiente "X" o viceversa en una unidad de medida.
   2. Es positivo cuando las variaciones de la variable independiente X son directamente proporcionales a las variaciones de la variable dependiente "Y"
   3. Es nulo o cero, cuando entre las variables dependientes "Y" e independientes "X" no existen relación alguna.
5. Clases de coeficiente de Regresión
   1. El coeficiente de regresión puede ser: Positivo, Negativo y Nulo.
6. Análisis de Regresión Múltiple
   1. Dispone de una ecuación con dos variables independientes adicionales
   2. Se puede ampliar para cualquier número "m" de variables independientes