回归直线方程是用于描述两个变量之间线性关系的数学表达式。当我们在散点图中观察到数据点大致沿一条直线分布时，这条直线就被称为回归直线。回归直线方程的一般形式为：
ŷ = a + bx
其中：
ŷ 表示因变量 y 的预测值或估计值。
x 表示自变量。
a 是回归截距，即当自变量 x 为 0 时因变量 y 的值。
b 是回归系数，表示自变量 x 每增加一个单位时因变量 y 的变化量。
要确定回归直线方程，需要估计两个参数：截距 a 和回归系数 b。这通常通过最小二乘法来实现，即使得所有数据点到回归直线的垂直距离的平方和最小。
最小二乘法的公式为：
a = （Σy - bΣx） / Σ（x^2）
b = （Σxy - aΣx） / Σ（x^2）
其中：
Σ 表示求和符号。
xy 表示每对 x 和 y 的乘积。
x^2 表示 x 的平方和。
通过计算上述公式，我们可以得到回归系数 b 和截距 a，从而确定回归直线方程。这条直线能够最好地反映数据点之间的线性关系，并且可以用来预测新的数据点。