El concepto de regresión lineal fue desarrollado por el estadístico británico Francis Galton en el siglo XIX. En su investigación sobre la herencia de características físicas, como la altura, Galton descubrió que, en promedio, los hijos de personas altas tienden a ser también altos, pero no tan altos como sus padres, y lo mismo sucede en la dirección opuesta. Galton llamó a este fenómeno "regresión hacia la media" .

Predicción y pronóstico: Es comúnmente utilizado en el análisis de datos para predecir resultados futuros basándose en una relación lineal entre variables. Por ejemplo, predecir el precio de una acción basándose en su comportamiento pasado o pronosticar el crecimiento económico en función de varias variables como el ingreso o el empleo.

Análisis de tendencias: En economía y finanzas, se utiliza para modelar y analizar la relación entre diferentes variables, como el ingreso y el consumo, o el precio de un producto y la demanda.

Ingeniería y física: Se usa en la ingeniería para modelar la relación entre variables físicas. Por ejemplo, se puede utilizar para analizar la relación entre la presión y el volumen de un gas, o entre la corriente y la resistencia en un circuito eléctrico.

Modelo Lineal: La regresión lineal asume que existe una relación lineal entre la variable dependiente yyy y las variables independientes x1,x2,...,xnx_1, x_2, ..., x_nx1​,x2​,...,xn​. El modelo más básico es el de una sola variable independiente:

y=β0+β1x1+ϵy = \beta_0 + \beta_1 x_1 +  y=β0​+β1​x1​+ϵ

donde:

• β0\beta_0β0​ es la intersección o término constante,

• β1\beta_1β1​ es el coeficiente de la variable independiente x1x_1x1​,

• ϵ\epsilonϵ es el error o término de residuo.

En este caso se analizaron 3 factores a tomar en cuenta para determinar la relacion y la varianza entre 3 valores, tales como el peso, la edad y el IMC y analizar la relacion de estos tres con respecto a la descendencian.

en este caso no se analizo un ejemplo practico mas que el planteamiento del problema y la interpretacion del mismo.