1、计算各变量的平均值（算术平均值）

x_=(x1+x2+...+xi+...+xn)/n

y_=(y1+y2+...+yn)/n

2、计算两个∑

∑xiyi=x1y1+x2y2+...+xnyn

∑xi^2=x1^2++x2^2+...+xn^2

3、计算分子与分母

分子=（∑xiyi)-n*x_*y_

分母=(∑xi^2)-n*x_^2

4、计算b

b=分子÷分母

扩展资料:线性回归方程是利用数理统计中的回归分析，来确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量联系的一种统计分析办法之一。线性回归也是回归分析中第一种通过严格研讨并在实际运用中广泛运用的类型。按自变量个数可分为一元线性回归分析方程和多元线性回归分析方程。

线性回归方程公式？

　线性回归方程公式：b=(x1y1+x2y2+...xnyn-nXY)/(x1+x2+...xn-nX)。线性回归方程是利用数理统计中的回归分析，来确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法之一。

线性回归模型经常用最小二乘逼近来拟合，但他们也可能用别的方法来拟合，比如用最小化“拟合缺陷”在一些其他规范里(比如最小绝对误差回归)，或者在回归中最小化最小二乘损失函数的乘法。相反，最小二乘逼近可以用来拟合那些非线性的模型。因此，尽管最小二乘法和线性模型是紧密相连的，但他们是不能划等号的。

线性回归方程是利用数理统计中的回归分析，来确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法之一。线性回归也是回归分析中第一种经过严格研究并在实际应用中广泛使用的类型。按自变量个数可分为一元线性回归分析方程和多元线性回归分析方程。