线性回归方程是用于描述两个或多个变量之间关系的数学模型。其基本形式为：y = a bx，其中a和b是待求参数，x是自变量，y是因变量。
要计算线性回归方程，首先需要根据所给样本计算两个相关变量的平均值。然后，将分子和分母分开计算。接下来，计算斜率b，即分子除以分母。为了更**地估计参数b，可以使用**二乘法。该方法假设数据服从正态分布，并分别求对a、b的偏导数并令它们等于零。
在求解线性回归方程之前，首先需要求出x和y的平均数X和Y。然后，使用以下公式代入求解：b = (x1y1 x2y2 ... xnyn - nXY) / (x1 x2 ... xn - nX)。接着，将x和y的平均数X和Y带入a = Y - bX。**，求出a并代入总的公式y = bx a，得到线性回归方程。
需要注意的是，回归直线方程是根据样本资料通过回归分析所得到的反映一个变量（因变量）对另一个或一组变量（自变量）的回归关系的数学表达式。它描述了一组具有相关关系的变量（x与Y）间**地反映x与Y之间的关系直线。离差表示xi对应的回归直线纵坐标y与观察值yi之间的差异，可以用点与其在回归直线竖直方向上的投影间的距离来描述。通常使用离差的平方和来计算总离差，即(yi - a - bxi)^2。