线性回归方程是一种常用的统计分析方法，它可以用来预测一个变量与一组自变量之间的关系。线性回归方程的求法公式可以分为三个部分：求解回归系数、计算截距、构建回归方程。

首先，对于一个线性回归模型，我们需要求解回归系数。回归系数是自变量和因变量之间的关系的数学表达式。回归系数可以通过最小二乘法来求解，即通过最小化误差平方和来得到回归系数的估计值。具体来说，我们需要计算自变量和因变量之间的协方差和自变量的方差，然后用协方差除以方差得到回归系数的估计值。

其次，我们需要计算截距。截距是回归方程中的常数项，它代表了当自变量取值为0时，因变量的值。计算截距的方法是将回归系数的估计值代入回归方程中，然后解出截距的值。

最后，我们可以构建线性回归方程。线性回归方程的一般形式为y=a+bx，其中y是因变量，x是自变量，a是截距，b是回归系数。将截距和回归系数的估计值代入回归方程中，即可得到线性回归方程的具体表达式。

总之，线性回归方程的求法公式包括求解回归系数、计算截距、构建回归方程三个部分。通过这些公式的运用，我们可以得到一个可靠的线性回归模型，用来预测变量之间的关系。