Linearna regresija je statistički alat koji određuje kako jedna ravna linija odgovara nekom skupu upareni podaci. Ravna linija koja najbolje odgovara tim podacima naziva se regresijska linija najmanje kvadrata. Ova linija može se koristiti na više načina. Jedna od tih primjena je procijeniti vrijednost varijable odgovora za datu vrijednost objašnjavajuće varijable. U vezi s ovom idejom ostaje ideja ostatka.
(1, 2), (2, 3), (3, 7), (3, 6), (4, 9), (5, 9)
Za izračun zaostatka u točkama x = 5, od promatrane vrijednosti oduzimamo predviđenu vrijednost. Od vremena y koordinata naše podatkovne točke bila je 9, to daje rezidual 9 - 10 = -1.
Postoji nekoliko upotreba za rezidue. Jedna nam je upotreba da nam pomogne da utvrdimo imamo li skup podataka koji ima ukupni linearni trend, ili trebamo li razmotriti drugačiji model. Razlog za to je što ostaci pomažu u pojačavanju bilo kojeg nelinearnog uzorka u našim podacima. Ono što može biti teško vidjeti gledanjem rasipanih metala, može se lakše uočiti ispitivanjem reziduala i odgovarajućeg rezidualnog plana.
Još jedan razlog za razmatranje ostataka je provjera da su ispunjeni uvjeti za zaključivanje za linearnu regresiju. Nakon provjere linearnog trenda (provjerom reziduala), također provjeravamo i distribuciju reziduala. Da bismo mogli izvesti regresijsku zaključku, želimo da ostaci oko naše regresijske linije budu približno normalno raspoređeni. histogram ili stemplot od preostalih osoba pomoći će da se utvrdi da je taj uvjet ispunjen.