Calculez la somme de toutes les valeurs x dans votre ensemble de données (en abrégé &Toutes les valeurs de y Sigma-x) ainsi que (&Sigma-y).
Place chaque valeur de x dans l'ensemble de données et de calculer la somme de toutes ces valeurs au carré. Cette somme est abrégé &Sigma (x ^ 2).
Multiplier chaque valeur de x dans l'ensemble par sa valeur y correspondante données, puis additionner les produits de ces multiplications. Le résultat sera appelée &Sigma (XY).
Calculer la pente, m, de la droite de régression à travers vos données en utilisant le m equation- suivante = (n&Sigma (XY) - &Sigma-x&Sigma-y) / (n&Sigma (x ^ 2) - &Sigma (x) ^ 2), où n est le nombre de paires de (x, y) des points de données dans l'ensemble.
Calculer l'ordonnée à l'origine, b, pour la droite de régression en utilisant la b equation- suivante = (&Sigma-y - m&Sigma-x) / n, où m est la valeur de la pente vous juste calculée et n est le nombre de paires de données.
Écrire l'équation y = mx + b, en remplaçant les valeurs de m et b que vous venez de calculer. Ceci est la meilleure ligne droite en forme grâce à votre ensemble de données, tel que déterminé par la méthode des moindres carrés.