线性回归方程公式为：y = ax + b。其中，y是预测值或目标值，x是自变量或输入值，a是斜率或回归系数，b是截距或常数项。这个方程表示一个线性关系，即目标值（y）与输入值（x）之间的关系是线性的。线性回归的目标是找到最佳的拟合直线，使得预测值与实际值之间的误差最小化。在实际应用中，线性回归方程可以用于描述两种或多种变量之间的关系和变化趋势。

线性回归方程公式

线性回归方程公式是描述两个变量之间线性关系的数学表达式。对于一元线性回归，其方程可以表示为：y = ax + b，其中y是预测变量（或因变量），x是输入变量（或自变量），a是斜率，b是截距。这里假设存在线性关系，即随着x的变化，y也以某种固定的比率变化。对于多元线性回归，方程的形式会稍微复杂一些，但基本原理相同。多元线性回归方程的一般形式为：y = a1*x1 + a2*x2 + ... + an*xn + b，其中n是输入变量的数量。请注意，这些公式中的系数（如a和b）需要通过回归分析来估计得到。