回归直线法公式，回归直线的相关系数公式

回归直线法是按照若干期业务量和资金占用的历史资料，运用小平方式原理计算不变资金和单位产销量所需变化资金的一种资金习性分析方式。

有关计算公式为：a=[∑Xi2∑Yi-∑Xi∑XiYi]/[n∑Xi2-(∑Xi)2]，b=[n∑XiYi-∑Xi∑Yi]/[n∑Xi2-(∑Xi)2]

直线回归y=a＋bx跟有关系数r当中没相关系的，回归方程是表达了各点当中自变量与应变量的产业化规律，表达的是一个趋势。有关系数r表态的是这样的趋势的有关程度，其实就是常说的点的集中程度。假设全部的点距回归方程都很近，说明有关性好。假设点比较分散，|r|的值小，那回归方程的详细指导意义就不是太大。

回归系数的计算公式：y平=a*b-f。回归系数（regressioncoefficient）在回归方程中表示自变量x对因变量y影响大小的参数。回归系数越大表示x对y影响越大，正回归系数表示y随x增大而增大，负回归系数表示y随x增大而减小。

因变量（dependent variable）函数中的专业名词，也叫函数值。函数关系式中，某些特定的数会随另一个（或另哪些）会变化的数的变化而变化，就称为因变量。如：Y=f(X)。此式表示为：Y随X的变化而变化。

Y是因变量，X是自变量

公式请看下方具体内容图所示：

先求x,y的平均值X,Y

再用公式代入解答:b=(x1y1+x2y2+...xnyn-nXY)/(x1+x2+...xn-nX)

后把x,y的平均数X，Y代入a=Y-bX

得出a并代入总的公式y=bx+a得到线性回归方程。

回归方程是按照样本资料通过回归分析所得到的反映一个变量（依变量）对另一个或一组变量（自变量）的回归关系的数学表达式。

回归直线方程用得非常多，可以用小二乘法求回归直线方程中的a,b，以此得到回归直线方程。

b=(x1y1+x2y2+...xnyn-nXY)/(x1+x2+...xn-nX)。线性回归方程是利用数理统计中的回归分析，来确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方式之一。

回归方程,就是两变量当中的关系式.

有了这个关系式,完全就能够按照一个变量来确定另一个变量.

意义或者说用处是我们可以通过量测一个容易开展量测的变量,通过这个关系式就可确定另一个不易量测的变量值.

线性回归就是线性拟合，在统计的意义上是等价的。拟合就是为了找到那条，对全部点来说，残差平方和小的直线，线性回归也是。

回归是国外的讲法叫regression，命名的统计学家是想说，这些点都紧跟在一条看不见的直线，直线周围的点若偏离的大了感觉就有回归直线，向直线靠拢的趋势。

拟合是国内的传统讲法，用一条直线代替样本点，以达到预测的作用。 后说一下线性这个概念，例如拟合每天学习时间和高中毕业考试成绩，可能就是线性的。 但若拟合收入高低和幸福指数，那不出意外的情况大概就不是了，因为不是说赚的越高越高兴，而且，可能到了很高的水平，收入增多了不少，却幸福不起来，数据有可能是指数，有可能是二次函数，这些都归为非线性。

主要是线性这个性质很友好，各位考生喜闻乐见，故此，有了不少转换公式，把非线性的数据变换成线性，拟合出来再反变换回去。

高中线性回归方程公式：b=(x1y1+x2y2+...xnyn-nXY)/(x1+x2+...xn-nX)。线性回归方程是利用数理统计中的回归分析，来确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方式之一。