$$
\left[\begin{array}{l}{b=\frac{\sum_{i=1}^{n}\left(x_{i}-x\right)\left(y_{i}-y\right)}{\sum_{i=1}^{n}\left(x_{i}-x\right)^{2}}=\frac{\sum_{i=1}^{n} x_{i} y_{i}-n x \overline{y}}{\sum_{i=1}^{n} x_{i}^{2}-n x^{2}}} \ {a=\overline{y}-\overline{b} x}\end{array}\right.
$$
回归方程的斜率为b，截距为a，即回归方程为
$$
\hat{y}=\hat{b} x+a
$$
通过样本数据的点到回归直线的距离的平方和最小的方法叫做最小二乘法
