公式是b=(n∑xiyi-∑xi·∑yi)÷[n∑xi2-(∑xi)^2]，a=[(∑xi^2)∑yi-∑xi·∑xiyi]÷[n∑xi^2-(∑xi)^2]，其中xi、yi代表已知的观测点。
另有一种求a和b的“简捷”，其公式是：b=(n∑xy-∑x·∑y)，回归直线法是根据若干期业务量和资金占用的历史资料，运用最小平方法原理计算不变资金a和单位产销量所需变动资金b。
相关信息：
回归直线方程指在一组具有相关关系的变量的数据（x与Y）间，一条最好地反映x与y之间的关系直线。
离差作为表示Xi对应的回归直线纵坐标y与观察值Yi的差，其几何意义可用点与其在回归直线竖直方向上的投影间的距离来描述。数学表达:Yi-y^=Yi-a-bXi.
总离差不能用n个离差之和来表示，通常是用离差的平方和，即(Yi-a-bXi)^2计算。
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第1个回答 2023-07-16
回归直线法（简称线性回归）是一种用于拟合一组数据点的直线模型的统计方法。在回归直线法中，可以使用最小二乘法来计算直线的斜率和截距。以下是回归直线法中计算斜率（a）和截距（b）的公式：
1. 计算斜率（a）：
斜率可以通过以下公式来计算：
a = (Σ(xy) - (Σx)(Σy)/ n) / (Σ(x^2) - (Σx)^2 / n)
其中，Σ 表示求和，xy 表示每个数据点的 x 值和 y 值的乘积，Σxy 表示所有数据点的 x 值和 y 值的乘积的总和，x 表示数据点的 x 值，Σx 表示所有数据点的 x 值的总和，y 表示数据点的 y 值，Σy 表示所有数据点的 y 值的总和，n 表示数据点的个数。
2. 计算截距（b）：
截距可以通过以下公式来计算：
b = (Σy - aΣx) / n
其中，Σy 表示所有数据点的 y 值的总和，a 表示斜率，Σx 表示所有数据点的 x 值的总和，n 表示数据点的个数。
通过使用这些公式，可以计算出回归直线的斜率和截距，从而建立数据点的线性模型。该线性模型可以用于预测、拟合数据点和分析数据之间的关系。
1. 计算斜率（a）：
斜率可以通过以下公式来计算：
a = (Σ(xy) - (Σx)(Σy)/ n) / (Σ(x^2) - (Σx)^2 / n)
其中，Σ 表示求和，xy 表示每个数据点的 x 值和 y 值的乘积，Σxy 表示所有数据点的 x 值和 y 值的乘积的总和，x 表示数据点的 x 值，Σx 表示所有数据点的 x 值的总和，y 表示数据点的 y 值，Σy 表示所有数据点的 y 值的总和，n 表示数据点的个数。
2. 计算截距（b）：
截距可以通过以下公式来计算：
b = (Σy - aΣx) / n
其中，Σy 表示所有数据点的 y 值的总和，a 表示斜率，Σx 表示所有数据点的 x 值的总和，n 表示数据点的个数。
通过使用这些公式，可以计算出回归直线的斜率和截距，从而建立数据点的线性模型。该线性模型可以用于预测、拟合数据点和分析数据之间的关系。
第2个回答 2023-07-14
回归直线法用于拟合一个数据集的线性回归模型，其中a和b分别表示回归直线的斜率和截距。
计算a和b的公式如下：
1. 首先计算数据集的平均值：
x̄ = (x1 + x2 + ... + xn) / n （x1, x2, ..., xn为自变量的取值，n为样本数量）
ȳ = (y1 + y2 + ... + yn) / n （y1, y2, ..., yn为因变量的取值）
2. 接下来计算回归直线的斜率a：
a = Σ((xi - x̄)(yi - ȳ)) / Σ(xi - x̄)^2
3. 然后计算回归直线的截距b：
b = ȳ - a * x̄
其中，Σ表示求和符号。
这样，通过计算得到的a和b，就可以确定回归直线的方程为 y = a*x + b，从而拟合数据集的线性回归模型。
计算a和b的公式如下：
1. 首先计算数据集的平均值：
x̄ = (x1 + x2 + ... + xn) / n （x1, x2, ..., xn为自变量的取值，n为样本数量）
ȳ = (y1 + y2 + ... + yn) / n （y1, y2, ..., yn为因变量的取值）
2. 接下来计算回归直线的斜率a：
a = Σ((xi - x̄)(yi - ȳ)) / Σ(xi - x̄)^2
3. 然后计算回归直线的截距b：
b = ȳ - a * x̄
其中，Σ表示求和符号。
这样，通过计算得到的a和b，就可以确定回归直线的方程为 y = a*x + b，从而拟合数据集的线性回归模型。
第3个回答 2022-03-18
估计你需要的是最小二乘法 y = mx + b 这个计算公式吧？见截图：
希望这个公式对你有帮助！
第4个回答 2023-07-21
回归直线的计算公式可以使用最小二乘法来确定。给定一组数据点 (x₁, y₁), (x₂, y₂), ..., (xₙ, yₙ)，其中 x 和 y 分别表示自变量和因变量，回归直线的方程可以表示为 y = ax + b。
回归直线的斜率 a 和截距 b 可以通过以下公式计算：
1. 计算平均值：
计算自变量 x 和因变量 y 的平均值：
x̄ = (x₁ + x₂ + ... + xₙ) / n
ȳ = (y₁ + y₂ + ... + yₙ) / n
2. 计算差值：
对每个数据点，计算自变量 x 和因变量 y 与平均值的差值：
Δxᵢ = xᵢ - x̄
Δyᵢ = yᵢ - ȳ
3. 计算斜率 a：
计算 Δxᵢ 和 Δyᵢ 的乘积之和与 Δxᵢ 的平方和的比值：
a = (∑(Δxᵢ * Δyᵢ)) / (∑(Δxᵢ²))
4. 计算截距 b：
使用平均值计算得到的 a，计算截距 b：
b = ȳ - a * x̄
通过这些公式，可以计算出回归直线的斜率 a 和截距 b，从而得到回归直线的方程 y = ax + b。这条回归直线可以用来拟合给定数据点，并用于预测和分析。本回答被网友采纳
回归直线的斜率 a 和截距 b 可以通过以下公式计算：
1. 计算平均值：
计算自变量 x 和因变量 y 的平均值：
x̄ = (x₁ + x₂ + ... + xₙ) / n
ȳ = (y₁ + y₂ + ... + yₙ) / n
2. 计算差值：
对每个数据点，计算自变量 x 和因变量 y 与平均值的差值：
Δxᵢ = xᵢ - x̄
Δyᵢ = yᵢ - ȳ
3. 计算斜率 a：
计算 Δxᵢ 和 Δyᵢ 的乘积之和与 Δxᵢ 的平方和的比值：
a = (∑(Δxᵢ * Δyᵢ)) / (∑(Δxᵢ²))
4. 计算截距 b：
使用平均值计算得到的 a，计算截距 b：
b = ȳ - a * x̄
通过这些公式，可以计算出回归直线的斜率 a 和截距 b，从而得到回归直线的方程 y = ax + b。这条回归直线可以用来拟合给定数据点，并用于预测和分析。本回答被网友采纳
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