导读：直线拟合公式是描述一条直线与给定数据点最佳匹配的数学表达式。最常用的直线拟合公式为：y = a bx其中：* y 是因变量（通常表示观测到的数据点的纵坐标）；* x 是自变量（通常表示观测到的数据点的横坐标）；* a 是直线的截距（即当...
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直线拟合公式是描述一条直线与给定数据点最佳匹配的数学表达式。
最常用的直线拟合公式为：y = a + bx其中：* y 是因变量（通常表示观测到的数据点的纵坐标）；* x 是自变量（通常表示观测到的数据点的横坐标）；* a 是直线的截距（即当 x = 0 时 y 的值）；* b 是直线的斜率（表示 y 随 x 变化的速率）。
在使用最小二乘法进行直线拟合时，目标是最小化所有数据点到拟合直线的垂直偏差的平方和。
通过这种方法，可以得到参数 a 和 b 的最佳估计值。
具体来说，斜率 b 的计算公式为：b = \[Σ(xᵢyᵢ) - n(Σxᵢ)(Σyᵢ)\] / \[Σ(xᵢ²) - n(Σxᵢ)²\]其中：* Σ 表示求和；* xᵢ 和 yᵢ 分别是第 i 个数据点的横坐标和纵坐标；* n 是数据点的总数。
截距 a 的计算公式为：a = (Σyᵢ - bΣxᵢ) / n通过这些公式，你可以根据给定的数据点计算出拟合直线的参数，从而得到拟合直线的方程。
这个方程可以用来预测新的数据点或分析现有数据点的趋势。
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