回归方程公式b怎么求
回归方程公式b是x=(x1+x2+x3+...+xn)/ny=(y1+y2+y3+...+yn)/n，回归方程是根据样本资料通过回归分析所得到的反映一个变量（因变量）对另一个或一组变量（自变量）的回归关系的数学表达式。回归直线方程用得比较多，可以用最小二乘法求回归直线方程中的a,b，从而得到回归直线方程。
回归方程（regressionequation）是对变量之间统计关系进行定量描述的一种数学表达式。指具有相关的随机变量和固定变量之间关系的方程。
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。
回归方程b怎么计算
b=分子/分母。
用最小二乘法估计参数b，设服从正态分布，分别求对a、b的偏导数并令它们等于零。
先求x，y的平均值X，Y。
再用公式代入求解:b=(x1y1+x2y2+...xnyn-nXY)/(x1+x2+...xn-nX)。
后把x，y的平均数X，Y代入a=Y-bX。
求出a并代入总的公式y=bx+a得到b。
(X为xi的平均数，Y为yi的平均数)。
其中，且为观测值的样本方差。线性方程称为关于的线性回归方程，称为回归系数，对应的直线称为回归直线。顺便指出，将来还需用到，其中为观测值的样本方差。
线性回归方程怎么求
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。
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