解説

線形回帰係数とは、線形回帰直線式の傾きのことです。
その線形回帰直線とは、n期間の２次元データー（日足データではマーケットデーターと日にち）のばらつきで、Y軸方向（株価）のマーケットデーターと線形回帰直線の幅（残差）の二乗和が最小になるように計算された直線です。

計算方法

実際に線形回帰係数を算出することは難しいので割愛しますが、それを使用した線形回帰直線の計算式は下記のようになります。

Y＝aX+b

Y=線形回帰理論値（理論上の予想株価）
a=回帰係数（直線の傾きを表す）
X＝この場合は日にち
b=切符

これは、終値を元のデーターとした、前日の期間１０日間線形回帰係数が２日前の線形回帰係数よりも大きい（上傾きが急である）ことを表しています。

数日前よりも、傾きが大きくなるということは、上昇していると考えることが出来ると思われます。