回归方程是通过统计学方法，特别是最小二乘法，来估计自变量（预测变量）和因变量（响应变量）之间关系的数学表达式。以下是求回归方程的基本步骤：
收集数据
收集自变量（X）和因变量（Y）的数据集。
计算统计量
计算X和Y的平均值（\（x_mean\），\（y_mean\））。
计算X和Y的乘积之和以及X的平方之和。
计算回归系数
使用最小二乘法公式计算斜率（b）和截距（a）：
\（b = \frac{cov（x, y）}{var（x）}\）
\（a = y_mean - b \cdot x_mean\）
其中，\（cov（x, y）\） 是X和Y的协方差，\（var（x）\） 是X的方差。
得出回归方程
将计算出的a和b代入回归方程的标准形式 \（y = a + bx\） 中。
回归方程可以用来预测新的X值对应的Y值。
以上步骤基于最小二乘法，该方法旨在找到一条直线，使得所有数据点到这条直线的垂直距离的平方和最小。