其中1式叫做 Y对x的回归直线⽅程，b叫做 回归系数。要想确定回归直线⽅程，我们只需确定a与回归系数b即可。
男同姓恋
设x，y的⼀组观察值为：
李维淼
髋骨(xi, yi) i = 1, 2, 3, …n
其回归直线⽅程为：
当x取值xi(i=1，2，3……n)时，Y的观察值为yi，差yi - y^i(i = 1, 2, …, n)刻画了实际观察值y1与回归直线上相应点纵坐标之间的偏离程度，见下图：
实际上我们希望这n个离差构成的总离差越⼩越好，只有如此才能使直线最贴近已知点。换句话说，我们求回归直线⽅程的过程其实就是求离差最⼩值的过程。 ⼀个很⾃然的想法是把各个离差加起来作为总离差。可是，由于离差有正有负，直接相加会互相抵消，如此就⽆法反映这些数据的贴近程度，即这个总离差不能⽤n个离差之和来表⽰，见下图：
⼀般做法是我们⽤离差的平⽅和，即：
居敬小学作为总离差 ，并使之达到最⼩。这样回归直线就是所有直线中Q取最⼩值的那⼀条。由于平⽅⼜叫⼆乘⽅，所以这种使“离差平⽅和为最⼩”的⽅法，叫做 最⼩⼆乘法。
a、b的上⽅加“︿”表⽰是由观察值按最⼩⼆乘法求得的估计值，a、b求出后，回归直线⽅程也就建⽴起来了。
二连浩特发生一起中毒事故致4死当然，我们肯定不能满⾜于直接得到公式，我们只有理解这个公式怎么来的才能记住它，⽤好它，因此给出上⾯两个公式的推导过程更加重要。在给出上述公式的推导过程之前，我们先给出推导过程中⽤到的两个关键变形公式的推导过程。⾸先是第⼀个公式：
接着是第⼆个公式：
基本变形公式准备完毕，我们可以开始最⼩⼆乘法求回归直线⽅程公式的推导了：
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