线性回归方程是一种回归分析，它使用最小二乘函数来模拟一个或多个自变量和因变量之间的关系。
线性回归方程公式：b=/。
线性回归方程公式的求解：
首先，用给定的样本找出两个相关变量的比值。
y_=/n
二、分别计算分子和分母：
分子=-nx_Y_
分母=-n * x _ 2
第三：计算B: b:b=分子/分母
用最小二乘法估计参数B，假设它服从正态分布，分别计算A和B的偏导数，使之等于零。
其中，和是观测值的样本方差。这个线性方程叫做关于的线性回归方程，叫做回归系数，而对应的直线叫做回归直线。对了，以后会用到，就是观测值的样本方差。
首先求X，Y，X，Y的平均值。
然后代入公式求解：b=/
将x和Y的平均值代入a=Y-bX。
求a代入通式y=bx a得到线性回归方程。
线性回归方程的应用线性回归方程是第一类经过严格研究并在实际应用中得到广泛应用的回归分析。这是因为线性依赖于其未知参数的模型比非线性依赖于其位置参数的模型更容易拟合，并且生成的估计的统计特性更容易确定。
线性回归有许多实际用途。分为以下两类：
如果目标是预测或映射，则可以使用线性回归来将预测模型拟合到观测数据集和X值的总和。当这样的模型完成时，对于新添加的X值，可以使用拟合的模型来预测Y值，而不给出与之匹配的Y。
给定变量Y和一些变量X1，Xp，这些变量可能与Y有关，线性回归分析可用于量化Y和Xj之间的相关强度，评估与Y无关的Xj，并识别Xj的哪些子集包含关于Y的冗余信息。
能够发现自己知识中的薄弱环节，课前把这部分知识补上，以免上课时成为绊脚石。这样才能顺利理解新知识，相信这篇文章可以帮助你通过线性回归方程公式找出什么是解。在与好朋友分享时，我们也欢迎有兴趣的朋友一起讨论。
