回归直线方程的计算核心在于确定系数a和b。通过最小二乘法，我们寻找一条直线，使得所有数据点到这条直线的垂直距离的平方和最小。这个过程可以形象地理解为，每个点到直线的“误差”被最小化，即“离差平方和”达到最小。数学表达式为：Yi - y^ = Yi - a - bXi，其中Yi是观测值，y^是预测值，a和b是待求的回归系数。

计算过程中，我们通常会求出样本点的中心，用以表示所有数据的平均值，这在公式中的某个符号（  和  ）表示，但具体形式并未在文中给出。图一和图二提供了具体的公式参考，利用这些公式，我们可以求解出回归直线方程。

回归直线方程不仅描述了x和y之间的关系，而且是通过最小化误差来得到的最优拟合线。它在处理具有相关性的一组数据时，提供了重要的预测和理解工具。总的来说，最小二乘法是回归直线方程计算的关键方法，通过这个方法，我们可以得到最能代表数据趋势的直线。