你们好，最近小艾特发现有诸多的小伙伴们对于线性回归方程两个公式互相推导，线性回归方程两个公式这个问题都颇为感兴趣的，今天小活为大家梳理了下，一起往下看看吧。

1、 首先，我们来了解一下回归线的原理。如果散点图中的点的分布总体上大致在一条直线附近，我们说这两个变量之间存在线性相关关系，这条直线称为回归直线。根据不同的标准，

2、 可以画出不同的直线来近似这种线性关系。

3、 接下来，我们将开始解决它。求X和Y的平均值，x_=(3 4 5 6)/4=9/2，y_=(2.5 3 4 4.5)/4=7/2，

4、 然后求X和Y的对应乘积之和：3*2.5 4*3 5*4 6*4.5=66.5，x_*y_=63/4，再计算X的平方和：9 16 25 36=86，X _ 2=81/4。

5、 现在我们可以计算出B:B=(66.5-4 * 63/4)/(86-4 * 81/4)=0.7，而a=y_-bx_=7/2-0.7*9/2=0.35。

6、 因此，回归线性方程为y=bx a=0.7x 0.35。

7、 下一步我们还可以用最小二乘法：总偏差不能用n个偏差的和来表示，而通常用偏差的平方和即7a6431333366303162作为总偏差，并将其最小化，这样回归直线就是所有直线中q值最小的一条。

8、 这种最小化偏差平方和的方法称为最小二乘法。

9、 接下来就是用最小二乘法了：由于绝对值使得计算不变，人们在实际应用中更喜欢用：q=(y1-bx1-a)(y2-bx2-a)(yn-bxn-a)，所以问题归结为：当a，

10、 Q最小时b的值是多少，即直线y=bx a到该点的“总距离”最小。

以上就是线性回归方程两个公式这篇文章的一些介绍，希望对大家有所帮助。