本文介绍了回归直线方程的概念和求法。回归直线方程是根据样本资料通过回归分析得到的反映变量间关系的数学表达式。文章详细阐述了计算回归系数b和截距a的步骤，包括计算样本平均值、使用最小二乘法估计参数、代入公式求解等。同时，解释了回归直线方程中离差的含义和计算方法。
回归直线方程公式详解
回归直线方程，是根据样本数据分析得出的数学表达式，用以描述一个变量（因变量）与另一个或一组变量（自变量）间的线性回归关系。在实际数据中，这种关系表现为一条最能反映x与Y之间关系的直线。离差表示观测值与回归直线预测值之间的差异，其几何意义为点与其在回归直线上的投影间的垂直距离。
直线回归方程的求法：
1. 计算平均值：首先，根据所给样本计算两个相关变量的算术平均值。
2. 分子与分母的计算：关键的计算公式为b=(x1y1+x2y2+...xnyn-nXY)/(x1+x2+...xn-nX)。分子与分母需分开计算。
3. 计算斜率b：使用上述公式求得b的值。
4. 参数估计：采用最小二乘法估计参数b。假设数据服从正态分布，对a、b进行偏导数计算并令其等于零。
5. 求x,y的平均值：求出x,y的算术平均值X和Y。
6. 代入求解：将平均X和Y代入公式b=(x1y1+x2y2+……xnyn-nXY)/(x1+x2+……xn-nX)，之后求得a的值。公式为a=Y-bX。
7. 得出线性回归方程：结合a和b的值，得到线性回归方程y=bx+a。其中，X为xi的平均数，Y为yi的平均数。
回归直线方程的数学表达：
离差表示回归直线预测值与观测值之间的差异。数学表达式为yi-y^=yi-a-bxi。总离差的计算不是简单的n个离差之和，而是采用离差的平方和，即(yi-a-bxi)^2。
通过对样本数据的回归分析，我们可以得到反映变量之间线性关系的回归直线方程，为预测和决策提供有力的数学工具。
