线性回归方程中的∧b怎么求？就是那个求和符号啥意思 分子上的就是把两组数据一一对应乘起来之后相加；分母上的就是把自变量各值平方后相加。
线性回归方程的b和a怎么求 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.利用公式求b=a=y（平均数）-b*（平均数）
线性回归方程和回归方程是一个概念吗？有什么区别？ 线性回归方程属于回归分析法的一种。分析：回归分析法是在掌握大量观察数据的基础上，利用数理统计方法建立因变量与自变量之间的回归关系函数表达式（称回归方程式）。回归分析中，又依据描述自变量与因变量之间因果关系的函数表达式是线性的还是非线性的，分为线性回归分析和非线性回归分析。
线性回归方程中的b是怎么推到出来的？？求详细过程 我们假设测定的时候，横坐标e799bee5baa6e997aee7ad94e4b893e5b19e31333335306263没有误差（自己设计的样品，认为没有误差），所以认为误差完全出现在纵坐标上，即测定值上。所以只要求出拟合直线上的点和样品纵坐标值的距离的最小值，就好了。就认为这个直线离所有点最近。设回归直线为y=mx+b。任意一点为(Xi，Yi)，i是跑标，表示任意一个值。即求点(Xi，Yi)到与该点横坐标相同的拟合直线上的点(Xi，mXi+b)距离的最小值。所以距离为纵坐标相减，即d=|Y-Yi|=|mXi+b-Yi|。绝对值不好算，就换成平方。有d^2=(mXi+b-Yi)^2。现在把所有的距离相加。即Σ（i=1，n)，从1开始，加到第n个，(我就不写了太费劲)。Σd^2=Σ(mXi+b-Yi)^2。把d^2分别对m和b求偏导，因为你应该学过，最小值时候，导数应该等于0。对m求，m即斜率，认为斜率是变量，其他都看成常量。Σ[2*(mXi+b-Yi)Xi]=0，展开得mΣXi^2+bΣXi-ΣXiYi=0，解出b=(ΣYi-mΣXi)/n，n表示一共多少个点，就是代数预算，自己试试。对b求偏导，Σ[2*(mXi+b-Yi)*1]=0，解出mΣXi+nb=ΣYi联立方程，解出m和b。有，m=(nΣXiYi-ΣXiΣYi)/(nΣXi^2-(ΣXi)^2)b=(ΣYi-mΣXi)/n
