线性回归可以使用以下软件：

Statsmodels

Statsmodels是一个强大的Python库，用于数据分析，特别是线性回归。它提供了丰富的统计模型，包括线性回归，并且易于使用。

MATLAB

MATLAB是一个高级数学计算软件，广泛应用于科学计算和数据分析。它提供了强大的线性回归工具，适合进行复杂的统计分析和建模。

Mathematica

Mathematica是另一个强大的数学软件，支持广泛的数学计算和数据分析，包括线性回归。它具有直观的界面和丰富的功能。

SPSS

SPSS（Statistical Package for the Social Science）是一款广泛使用的统计软件，适用于社会科学领域。它提供了线性回归分析功能，并且具有用户友好的界面。

SAS

SAS（Statistical Analysis System）是一款专业的统计分析软件，适用于复杂的数据分析和数据挖掘任务。它支持线性回归分析，并且具有强大的数据处理能力。

R

R是一种流行的免费开源统计软件，适用于各种统计分析和建模，包括线性回归。它具有高度灵活性和自由度，并且拥有庞大的用户社区和丰富的软件包。

Origin

Origin是一款常用的数据分析和绘图软件，支持线性回归分析。它适用于科学实验数据的处理和分析，并且具有直观的用户界面。

直线拟合软件

有一些专门的直线拟合软件，如直线回归大全、依格线性回归等，这些软件通常操作简单，计算准确，适合快速进行线性回归分析。

根据你的需求和熟练程度，可以选择合适的软件进行线性回归分析。对于Python用户来说，Statsmodels是一个非常好的选择，因为它不仅功能强大，而且使用简单。如果你需要更专业的统计分析和数据可视化，可以考虑使用MATLAB、Mathematica或SPSS。R和直线拟合软件则更适合需要高度灵活性和自由度的用户。