Simple Linear Regression 又稱 2-Variables Linear Regression。

Y 及 X 均是變數( 我們手上的兩經數據 )，參數 α、β 是用來表示 Y 及 X 的關係。 因此，參數 α、β 是我們要找的東西。
可是真實 α、β的大小，只有上帝才知曉，我們是試圖去找出其近似值，而這些「估計」 出來的參數，用 a , b 表示。
而透過估計的參數來估計的 Y ( 我們想估計的變數 )，叫 Y Hat。( 在 Y 的頂部加一個 ^ )

真正的 Y 與估計的 Y，之間有一些差距，這差別稱為誤差( Error )。

計算參數 a 或 b 的方程式，叫 Estimator。
而找出 Estimator 的方法有很多，最傳統的方法是「Ordinary Least Square Estimation( OLS ) 普通最小二乘法」。

以下是透過 OLS 找出的 Estimator。