中文名称：回归方程英文名称：regression equation
定义：根据样本资料通过回归分析所得到的反映一个变数(依变数)对另一个或一组变数(自变数)的回归关系的数学表达式。
套用学科：遗传学（一级学科）；群体、数量遗传学（二级学科）
回归方程 回归方程介绍
regression equation
对变数之间统计关系进行定量描述的一种数学表达式。
指具有相关的随机变数和固定变数之间关系的方程。
回归直线方程
若：在一组具有相关关系的变数的资料（x与Y）间，通过散点图我们可观察出所有资料点都分布在一条直线附近，这样的直线可以画出许多条，而我们希望其中的一条最好地反映x与Y之间的关系，即我们要找出一条直线，使这条直线“最贴近”已知的资料点，记此直线方程为（如右所示，记为①式）
这裏在y的上方加记号“^”，是为了区分Y的实际值y，表示当x取值xi=1，2，……，6）时，Y相应的观察值为yi，而直线上对应于xi的纵坐标是
①式叫做Y对x的
回归直线方程，相应的直线叫做回归直线，b叫做回归系数。要确定回归直线方程①，只要确定a与回归系数b。
回归方程的有关量：e.随机变数 ^b.斜率 ^a.截距 —x.x的数学期望 —y.y的数学期望 R.回归方程的精确度
回归直线的求法
最小二乘法
总离差不能用n个离差之和
来表示，通常是用离差的平方和，即
作为总离差，并使之达到最小，这样回归直线就是所有直线中Q取最小值的那一条，这种使“离差平方和最小”的方法，叫做最小二乘法
