回归方程的公式用于描述两个变量之间的线性关系，其一般形式为 y = ax + b，其中 b 是回归系数，表示自变量 x 对因变量 y 的预测值的影响程度。回归系数 b 的计算公式如下：
b = （n∑xy - ∑xi·∑yi） / [n∑xi^2 - （∑xi）^2]
其中：
n 是样本量
∑xy 是所有观测点 x 和 y 乘积的和
∑xi 是所有观测点 x 的和
∑yi 是所有观测点 y 的和
∑xi^2 是所有观测点 x 的平方和
这个公式是通过最小二乘法得到的，旨在找到一条直线，使得所有观测点与该直线之间的误差平方和最小。
建议在实际应用中，使用统计软件或编程语言（如 Python、R 等）来进行回归分析，可以方便地计算回归系数 b，并得到回归方程。