线性回归方程是用来建立自变量和因变量之间线性关系的数学模型，它可以用来预测未来的结果。线性回归方程的计算公式可以通过最小二乘法来求解。最小二乘法是一种基于误差平方和最小的方法，它可以用来估计模型中未知参数的值。

假设我们有一个自变量X和一个因变量Y，我们想要建立一个线性回归模型。我们可以通过收集一组数据，来找到它们之间的关系。

首先，我们需要计算X和Y的平均值，分别记为x̄和ȳ。然后，我们计算X和Y的协方差，记为Sxy，它可以通过以下公式来计算：

Sxy = Σ[(Xi - x̄) * (Yi - ȳ)]

其中，Σ表示求和，Xi和Yi分别表示第i个样本的自变量和因变量的值。

接下来，我们计算X的方差，记为Sxx，它可以通过以下公式计算：

Sxx = Σ[(Xi - x̄)^2]

最后，我们可以得到线性回归方程的计算公式：

Y = a + bX

其中，a和b是未知参数，可以通过以下公式计算：

b = Sxy / Sxx

a = ȳ - b * x̄

通过这个公式，我们可以计算出线性回归方程的系数a和b，从而建立起自变量和因变量之间的线性关系模型。这个模型可以用来预测未来的结果，或者分析数据中的相关性。