回归方程通常指线性回归方程，用于建立自变量和因变量之间的关系。

计算方法和公式如下：首先，需要收集自变量和因变量的数据，并将其以表格的形式整理出来。其次，通过最小二乘法求出回归系数，即斜率和截距。假设自变量为x，因变量为y，则回归方程的一般形式为：y = β0 + β1*x其中，β0和β1分别为截距和斜率，可以通过以下公式计算：β1 = cov(x,y) / var(x)β0 = y_mean - β1*x_mean其中，cov(x,y)为x和y的协方差，var(x)为x的方差，y_mean和x_mean分别为y和x的平均数。最后，将求得的β0和β1代入回归方程中，即可得到完整的回归方程。

关于线性回归方程

线性回归方程公式：b=(x1y1+x2y2+...xnyn-nXY)/(x1+x2+...xn-nX)。

先求x,y的平均值X,Y

再用公式代入求解：b=(x1y1+x2y2+...xnyn-nXY)/(x12+x22+...xn2-nX2)

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得到线性回归方程