线性回归是统计学中最基本的方法之一，它是一种用于建立变量之间关系的模型。线性回归分析可以用于预测变量之间的关系，例如预测销售量与广告费用的关系，或者预测房价与房屋面积的关系。线性回归的核心是回归方程，它是一个数学公式，用于描述自变量和因变量之间的关系。

线性回归方程公式是什么时候学的知识？通常来说，线性回归方程公式是在大学的统计学或者数据分析课程中学习的。在这些课程中，学生会学习如何使用线性回归来分析数据，建立回归方程，进行模型诊断和预测等方面的知识。在学习线性回归之前，学生通常需要具备一定的数学基础，例如代数、微积分和概率论等方面的知识。

学习线性回归方程公式是非常重要的，因为它可以帮助我们理解变量之间的关系，并且可以用于预测未来的趋势。在现代数据分析和机器学习中，线性回归是最为基础的模型之一，许多其他的模型都是在它的基础上发展而来的。因此，学习线性回归方程公式对于从事数据分析、机器学习、金融等领域的人员来说是必不可少的。

最后，学习线性回归方程公式不仅要掌握数学知识，还需要具备实践经验。通过实际的案例分析和模型预测，我们可以更好地理解线性回归的应用和局限性，从而提高自己的分析能力和预测准确性。