Ein Vorteil der linearen Regression ist, dass die Interpretation dieser Berechnung auf wenige Kennzahlen beschränkt ist. In der Anwendung ist dieses Verfahren durchaus anspruchsvoll, in der Interpretation genügt dagegen schon die Kenntnis weniger Werte. Für die Interpretation einer Regression sind vier Kennzahlen wichtig: Das Bestimmtsheitsmaß R2, der F-Test des Bestimmtheitsmaßes als Signifikanz des Modells, die Regressionskoeffizienten und die Signifikanz der einzelnen Regressionskoeffizienten.