A relação causal esperada entre estas duas variáveis está inserida em um sentido de correlação, visto que os valores de juros, apesar de se relacionar ao valores de investimentos internos, não é, de fato, causado por esses valores. Estipulando uma relação de correlação e não se causalidade.

Em estatística ou econometria, regressão linear é uma equação para se estimar a condicional (valor esperado) de uma variável y, dados os valores de algumas outras variáveis x.

Para se estimar o valor esperado, usa-se de uma equação, que determina a relação entre ambas as variáveis.

y_{i}: Variável explicada (dependente); representa o que o modelo tentará prever .{displaystyle alpha } alpha: É uma constante, que representa a interceptação da reta com o eixo vertical;  {displaystyle eta } eta: Representa a inclinação (coeficiente angular) em relação à variável explicativa;  {displaystyle X_{i}} X_{i}: Variável explicativa (independente); {displaystyle varepsilon _{i}} {displaystyle varepsilon _{i}}: Representa todos os factores residuais mais os possíveis erros de medição.

Espero ter ajudado.