回归方程是一种数学表达式，用于描述一个变量（因变量）与一个或多个变量（自变量）之间的统计关系。计算回归方程通常使用最小二乘法，其目的是找到一条直线，使得所有数据点到这条直线的纵向距离的平方和最小。下面是计算回归方程的基本步骤和公式：
计算平均值
计算自变量 \（ x \） 和因变量 \（ y \） 的算术平均值 \（ \overline{x} \） 和 \（ \overline{y} \）。
计算平方和
计算 \（ x \） 的平方之和 \（ S_{xx} \） 和 \（ x \） 与 \（ y \） 的乘积之和 \（ S_{xy} \）。
计算回归系数
斜率 \（ b \） 的计算公式为 \（ b = \frac{S_{xy}}{S_{xx}} \）。
截距 \（ a \） 的计算公式为 \（ a = \overline{y} - b\overline{x} \）。
得出回归方程
将计算出的 \（ a \） 和 \（ b \） 值代入回归直线方程 \（ y = a + bx \） 中。
回归方程的一般形式是 \（ y = a + bx \），其中 \（ y \） 是因变量，\（ x \） 是自变量，\（ a \） 是截距，\（ b \） 是斜率。
请根据上述步骤和公式，结合你的具体数据来计算回归方程。