回归直线方程的推到过程（必修3）

　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在一条直线附近,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xi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.要确定回归直线方程①,只要确定a与回归系数b.
　　回归直线的求法
　　最小二乘法：
　　总离差不能用n个离差之和 来表示,通常是用离差的平方和,即
　　作为总离差,并使之达到最小,这样回归直线就是所有直线中Q去最小值的那一条,这种使“离差平方和最小”的方法,叫做最小二乘法
　　用最小二乘法求回归直线方程中的a,b有下面的公式：
　　 回归直线方程求a b公式