Egészségügyi vagy élettudományi adatok esetében előfordul, hogy két folytonos változó egymáshoz való viszonyára vagyunk kíváncsiak (Pl. hogyan alakul a testtömeg a testmagasság növekedésével). Ennek egyik eszköze a lineáris regresszió, mely két változó, a független x (pl. a testmagasság) és a függő y (pl. a testtömeg) közötti összefüggést vizsgálja. Amennyiben a két folytonos változó között lineáris kapcsolat van (vagyis pl. a testmagasság növekedésével a testtömeg is lineárisan nő), a feladat az, hogy megtaláljuk a pontdiagramon a változók által meghatározott pontokra legjobban illeszkedő egyenest.
Az x független változó és y függő változó közti kapcsolatot szemléltető pontdiagram pontjaira illesztett trendet leíró egyenes (regressziós egyenes) egyenlete:
y = ax + b ,
,ahol „a” a meredekség (regressziós együttható), „b” érték pedig a regressziós egyenes y-tengellyel való metszéspontja (konstans).
A két változó lineáris kapcsolatának szorosságát a Pearson-féle korrelációs együtthatóval (r) jellemezzük. r értéke mindig -1 és 1 között van. Ha a pontok közelítőleg egy egyenes mentén fekszenek, akkor r közel van +1-hez vagy -1-hez, ekkor azt mondjuk, hogy a két változó között szoros korreláció van. Ha rosszul illeszkednek egy egyenesre, akkor nincs vagy nagyon gyenge korreláció van közöttük (r közel van 0-hoz).
Némely esetben a meredekségnek, illetve a tengelymetszéknek is van tudományos jelentősége. Pl. ismert lineáris kapcsolat esetében egy tetszőleges x értékhez tartozó y értéket megadhatunk anélkül, hogy azt megmérnénk.