変量Ｘ1,Ｘ2…を原因（気温等売上を増減させる系列）、変量Ｙを結果（売上等の分析対象系列）とすると、その関係を次式で表す。
【Ｙ＝ａ + b1・Ｘ1 + b2・Ｘ2 + …】
この分析法を回帰分析（Ｘ1,Ｘ2…と複数のとき重回帰分析）といい、この式を回帰式、回帰モデルという。また、Ｙを従属変数（被説明変数）といい、Ｘ1,Ｘ2…を独立変数（説明変数）という。
回帰分析（Regression Analysis）による予測は次の手順で行う。
① ＹおよびＸ1,Ｘ2…の変量の過去の値(観察値）を与える。
② a,b1,b2…で表したパラメータ(b1,b2を回帰係数という)の値を最小二乗法等により推定して回帰モデルを作る。
③ Ｘ1,Ｘ2…の変量の将来(予定）の値を与えることにより、その場合のＹの予測値を算出する。