可以通过以下步骤实现：
绘制散点图，以可视化观察变量之间的关系。
确定自变量和因变量。自变量是你希望用来预测因变量的变量，因变量是你希望预测的变量。
计算自变量和因变量的均值（平均值）。
计算自变量和因变量的差值，即每个数据点的自变量值与均值的差值和因变量值与均值的差值。
计算每个数据点的自变量差值与因变量差值的乘积，并将它们相加。然后，将这个结果除以自变量差值的平方和，以计算斜率。
计算截距，即用因变量的均值减去斜率乘以自变量的均值。
将斜率和截距代入线性回归方程的一般形式 y = mx + b 中，即可得到最终的线性回归方程。
总结一下，求解线性回归方程的过程中，需要进行的主要步骤包括绘制散点图、计算均值和差值、计算斜率和截距，并将它们代入一般形式的线性回归方程中。同时，还需要使用统计软件或 Excel 等工具来完成计算，以确保准确性和高效性。
先求两个变量的平均数
，即x拔和y拔
计算∑xiyi=,∑xi^2=
代入公式求b回归，
用y拔=b回归*x拔+a回归，求回归方程。
线性回归方程是数理统计中通过回归分析来确定两个或多个变量之间相互依赖的数量关系的统计分析方法之一
