回归直线方程公式不会套，怎么套公式？

①求回归方程，并在散点图中加上回归直线； 回归方程 ^y = 1.8166 + 0.1962x

计算过程：

从散点图（题目有给吧）看出x和y呈线性相关，题中给出的一组数据就是相关变量x、y的总体中的一个样本，我们根据这组数据算出回归方程的两个参数，便可以得到样本回归直线，即与散点图上各点最相配合的直线。

下面是运用最小二乘法估计一元线性方程^y = a + bx的参数a和b：

（a为样本回归直线y的截距，它是样本回归直线通过纵轴的点的y坐标；b为样本回归直线的斜率，它表示当x增加一个单位时y的平均增加数量，b又称回归系数）

扩展资料：

若：在一组具有相关关系的变量的数据（x与Y）间，通过散点图我们可观察出所有数据点都分布①式一条直线附近，这样的直线可以画出许多条，而我们希望其中的一条最好地反映x与Y之间的关系，即我们要找出一条直线，使这条直线“最贴近”已知的数据点。

记此直线方程为（如右所示，记为①式）这里在y的上方加记号“^”，是为了区分Y的实际值y，表示当x取值Xi=1，2，……，6）时，Y相应的观察值为Yi，而直线上对应于Yi的纵坐标是：

①式叫做Y对x的回归直线方程，相应的直线叫做回归直线，b叫做回归系数。

参考资料来源：百度百科-回归直线方程

一元线性回归方程\x0d一、概念：一元线性回归方程反应一个因变量与一个自变量之间的线性关系,当直线方程Y'=a+bx的a和b确定时,即为一元回归线性方程.\x0d经过相关分析后,在直角坐标系中将大量数据绘制成散点图,这些点不在一条直线上,但可以从中找到一条合适的直线,使各散点到这条直线的纵向距离之和最小,这条直线就是回归直线,这条直线的方程叫作直线回归方程.\x0d注意：一元线性回归方程与函数的直线方程有区别,一元线性回归方程中的自变量X对应的是因变量Y的一个取值范围.\x0d二、构建一元线性回归方程的步骤：\x0d1.根据提供的n对数据在直角坐标系中作散点图,从直观上看有误成直线分布的趋势.即两变量具有直线关系时,才能建立一元线性回归方程.\x0d2.依据两个变量之间的数据关系构建直线回归方程：Y'=a+bx.（其中：b=Lxy/Lxx a=y - bx） 三、一元线性回归方程的计算步骤：\x0d1.列计算表,求∑x,∑xx,∑y,∑yy,∑xy.\x0d2.计算Lxx,Lyy,Lxy Lxx=∑(x-xˇ)(x-xˇ) Lyy=∑(y-yˇ)(y-yˇ) Lxy=∑(x-xˇ)(y-yˇ)\x0d3.求相关系数,并检验； r = Lxy /( Lxx Lyy)1/2\x0d4.求回归系数b和常数a； b=Lxy /Lxx a=y - bx\x0d5.列回归方程.

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先求 x、y 的平均数：x_ =(89+91+93+95+97)/5=93，y_ =(87+89+89+92+93)/5=90 ，
然后求每个 x 与 x_ 的差，以及 y 与 y_ 的差：
x-x_ ：-4，-2，0，2，4
y-y_ ：-3，-1，-1，2，3
最后求对应两数的乘积之和：(-4)*(-3)+(-2)*(-1)+0*(-1)+2*2+4*3=30 。

回归方程：Y＝b0+b1X
b1＝Lxy/Lxx＝30/40＝3/4
b0＝y的均值-b1乘以x的均值＝90-93×3/4＝20.25
所以回归方程就是y＝20.25+0.75x，你可以用F检验回归方程的显著性，
F＝（SSR/1）/（SSE/（n-2）），在正态假设下，当原假设H0：b1＝0成立时，F服从F（1，n-2）分布。当F值大于临界值Fα（1，n-2）时，拒绝H0，说明回归方程显著，x与y有显著线性关系。