Y = 2 + 10X ……..(1)
Y = variabel respon; X = variabel prediktor/bebas
Angka 2 pada persamaan (1) biasanya disebut sebagai intersep, sedangkan angka 10 biasanya disebut sebagai slope. Pada umumnya, intersep diartikan sebagai nilai rata-rata Y bila nilai X sama dengan nol.
Sering ditemui di lapangan, para peneliti yang melakukan analisis data dengan regresi linier, baik sederhana maupun berganda, selalu “memaksa” untuk menginterpretasikan makna nilai intersep dari persamaan regresi yang didapatkan. Padahal, intersep tidak selalu dapat diartikan, apalagi jika tidak ada dukungan secara teori terhadap kasus yang sedang diteliti. Intersep sebenarnya merupakan komponen yang harus muncul agar nilai slope dapat dihitung. Apabila data pengamatan untuk variabel bebas/prediktor (variabel X) tidak mengikutkan nilai 0 (atau mendekati 0), maka peneliti perlu berhati-hati dalam memaknai intersep. Apabila tetap dipaksakan untuk memaknai intersep tanpa didukung oleh latar belakang keilmuan untuk kasus yang diteliti, dikuatirkan akan melanggar aturan dari penggunaan persamaan regresi, yaitu bahwa persamaan regresi tidak dapat digunakan untuk memprediksi nilai variabel respon (variabel Y) secara ekstrapolasi. Hal ini disebabkan karena kita tidak tahu apakah bentuk hubungan antara variabel respon dan prediktor juga masih berbentuk linier apabila nilai pengamatan variabel prediktor diperluas hingga mendekati nilai 0. Dalam hal ini, peneliti dituntut memahami secara lebih mendalam mengenai latar belakang keilmuan dari kasus yang diteliti. Biasanya, secara teoritis, para ahli suatu bidang ilmu telah menjelaskan mengenai peran intersep dalam ilmu tersebut. Misalnya dalam bidang eonomi, untuk penelitian mengenai biaya, intersep biasanya diartikan sebagai fixed cost, sedangkan slope diartikan sebagai variabel cost. 
Daftar Pustaka:
1.Kutner,M.H., C.J. Nachtsheim dan J. Neter. 2004. APPLIED LINEAR REGRESSION MODELS. International Edition. The McGraw-Hill Companies,Inc. Singapore.
2.Literatur lain yang tidak dapat disebutkan satu-persatu.
1.Kutner,M.H., C.J. Nachtsheim dan J. Neter. 2004. APPLIED LINEAR REGRESSION MODELS. International Edition. The McGraw-Hill Companies,Inc. Singapore.
2.Literatur lain yang tidak dapat disebutkan satu-persatu.
