线性回归方程公式可以表示为:
y = b0 + b1x1 + b2x2 + … + bn*xn
其中：
y 表示因变量（待预测的目标变量）；
b0 是截距项（即当 x1=x2=…=xn=0 时，y 的取值）；
b1、b2、…、bn 是回归系数（即当其他自变量不变，某个自变量 x1 增加一个单位时，y 的增加量）；
x1、x2、…、xn 是自变量（用来预测因变量 y 的变量）。
线性回归方程通过多个自变量和回归系数的组合来预测因变量 y。可以使用最小二乘法来估算回归系数。
线性回归方程公式是谁发现的
线性回归是统计学的一个基本工具，其方程可以追溯到18世纪。然而，最早的线性回归分析有时归功于英国天文学家、数学家和统计学家高尔顿·亨廷顿（1760-1844），他在1784年开始使用类似于线性回归方程的模型来研究天文学和地球物理学问题。同时，在19世纪70年代，法国数学家盖斯特（Francis Galton）也独立提出了回归分析的概念，并开创了现代回归分析领域。因此，线性回归方程公式并没甲烷燃烧的化学方程式