Коэффицие́нт регре́ссии, коэффициент при независимой переменной в уравнении регрессии. Так, например, в уравнении линейной регрессии $E(Y|X=x)=\beta_0+\beta_1 x$, связывающей случайные величины $Y$ и $X$, коэффициенты регрессии $\beta_0$ и $\beta_1$ равны:$$\beta_0= m_2-\rho\frac{\sigma_2}{\sigma_1}m_1, \quad \beta_1= \rho \frac{\sigma_2}{\sigma_1},$$где $\rho$ – коэффициент корреляции $X$ и $Y$, $m_1 = {\mathrm E}X$, $m_2 = {\mathrm E} Y$, $\sigma_1^2 = \mathrm{D}X$, $\sigma_2^2 = \mathrm{D}Y$. Вычисление оценок коэффициентов регрессии (выборочных коэффициентов регрессии) – основная задача регрессионного анализа.