最小二乘法来估计参数，就是使得实际值与估计值的差距的平方最小。
β可以被已知的未知数计算得到是无偏估计的值。但是用最小二乘法可以得到最好的线性无偏估计量，因为变异比较小。所以这种方法就是最稳定的最通用的方法。
如果只有一个β1，也就是只有y与x1，则使用两样本t检验和回归分析是一样的。因为两样本t检验就可以计算β的置信区间，因此也可以在该回归方程中计算β的置信区间。用β来看y与x的相关性，如果y与x有相关性，则β就不为零。
另一种估计参数方法是最大似然函数，用此法估计参数值是一样的，但是仅对于y是连续值情况。