线性回归可以使用以下软件：

Statsmodels：

这是一个强大的Python库，用于数据分析，包括线性回归模型。它提供了丰富的统计模型，是进行数据关系分析的理想工具。

Scikit-learn：

这是另一个Python库，用于机器学习和数据挖掘任务，包括线性回归。它易于使用且功能强大，适合各种线性关系预测。

R：

R是一种流行的免费开源统计软件，支持包括线性回归在内的多种统计模型。它功能强大，用户可以使用众多软件包进行数据分析和可视化。

SPSS：

这是一款广泛使用的统计软件，适用于数据可视化和描述性统计，也支持线性回归分析。它具有广泛的模型选择和模型鉴定功能，但需要购买许可证。

SAS：

这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，也支持线性回归分析。它功能全面，适合大型数据集和复杂模型的分析。

MATLAB：

这是一款专业的数学计算软件，也支持线性回归分析。它功能强大，适合进行复杂的数学建模和数据分析。

Origin：

这是一款常用的科学数据分析和绘图软件，也支持线性回归分析。它界面友好，适合进行数据可视化和简单的数据分析。

GraphPad Prism：

这是一款适用于科研和生物医学领域的统计分析软件，支持线性回归分析，并具有强大的数据分析和可视化功能。

根据具体需求和偏好，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和Scikit-learn是很好的选择，因为它们是免费且易于使用的库。对于需要更高级功能和灵活性的用户，R、SPSS和SAS可能更适合。