Tiesinė regresija yra statistinis įrankis, kuris nustato, kaip gerai tiesė tinka rinkiniui suporuoti duomenys. Tiesioji linija, kuri geriausiai atitinka tuos duomenis, vadinama mažiausių kvadratų regresijos linija. Ši eilutė gali būti naudojama įvairiais būdais. Vienas iš šių naudojimo būdų yra įvertinti atsakymo kintamojo vertę, atsižvelgiant į nurodytą aiškinamojo kintamojo vertę. Su šia idėja siejama liekana.
(1, 2), (2, 3), (3, 7), (3, 6), (4, 9), (5, 9)
Norėdami apskaičiuoti likutį taškuose x = 5, iš stebimos vertės atimame numatytą vertę. Nuo y mūsų duomenų taško koordinatė buvo 9, tai gaunama liekana 9 - 10 = -1.
Yra keli likučių naudojimo būdai. Vienas iš būdų yra padėti mums nustatyti, ar turime duomenų rinkinį, kuriame yra bendra tiesinė tendencija, ar turėtume apsvarstyti kitą modelį. Priežastis yra ta, kad liekanos padeda sustiprinti bet kokį netiesinį mūsų duomenų modelį. Tai, ką gali būti sunku pastebėti pažiūrėjus į skalę, galima lengviau pastebėti ištyrus likučius ir atitinkamą likutinį brėžinį.
Kita priežastis vertinti liekanas yra patikrinti, ar tenkinamos tiesinės regresijos darymo sąlygos. Patikrinę linijinę tendenciją (tikrindami liekanas), mes taip pat patikriname liekanų pasiskirstymą. Norėdami, kad regresijos išvados būtų atliktos, mes norime, kad mūsų regresijos tiesės likučiai būtų maždaug normaliai pasiskirstę. A histograma arba stemplotas likučių padės patikrinti, ar ši sąlyga įvykdyta.