线性回归方程的公式是：y = ax + b。
线性回归方程是一种描述两个变量之间线性关系的数学模型。在这个公式中，y是因变量，x是自变量，a是斜率，b是截距。具体解释如下：
线性回归方程通过最小化残差平方和来确定最佳拟合直线。这条直线可以帮助我们预测一个或多个自变量变化时，因变量的预测值。在实际应用中，线性回归方程广泛应用于各个领域，如预测股票价格、分析销售数据等。它提供了一种量化描述变量间关系的方法，帮助我们理解数据背后的潜在规律。
在线性回归方程中，斜率表示自变量x变化时因变量y的变化率。斜率越大，说明x对y的影响越大。截距则表示当自变量为0时，因变量的预测值。它代表了数据在y轴上的起始点位置。通过线性回归方程，我们可以根据已知的自变量数据预测因变量的值，或者分析自变量对因变量的影响程度。这种预测和分析对于决策制定和风险管理具有重要意义。
总的来说，线性回归方程是一种基于数据点的拟合直线，通过描述自变量和因变量之间的线性关系来建立数学模型。它在数据分析、预测和建模等方面有着广泛的应用，为我们提供了一种量化分析数据间关系的有力工具。