Ziel der linearen Regression ist die Varianz der abhängigen Variablen. Wie bereits an den Beispielen gezeigt, lässt sich diese Varianz selten einzig durch die unabhängige(n) Variable(n) erklären. Die Gesamtvarianz der abhängigen Variablen kann also wie folgt zerlegt werden:

Die Gesamtvarianz sowie die erklärte Varianz von y bzw. der abhängigen Variablen ist Ihnen bereits beim Determinationskoeffizienten R² begegnet – dieser gibt schließlich den Anteil der Varianzerklärung an und errechnet sich folglich aus

Der zweite Teil der Gesamtvarianz der abhängigen Variablen ist die nicht-erklärte Varianz, d.h. dieser Anteil der Gesamtvarianz kann nicht durch die unabhängige(n) Variable(n) erklärt werden.