回归直线指的是一种线性拟合模型，主要用于研究两个变量之间的相关关系。在实际应用中，我们常常需要快速求解回归直线方程。下面就来介绍一下怎样快速求解回归直线方程。
对于简单线性回归问题，可以使用最小二乘法来求解回归直线方程。最小二乘法是指找到一条直线，使得所有点到这条直线的距离平方和最小。假设有n个样本点，对于样本点(xi,yi)，我们可以将回归直线方程表示为y=a bx，其中a和b是待求的参数。最小二乘法的求解过程可以分为以下几步：
1. 根据样本数据计算x和y的平均值，分别表示为xMean和yMean。
2. 计算回归系数b的估计值，公式为：b=(xi-xMean)*(yi-yMean)的和 / (xi-xMean)的平方的和。
3. 计算回归系数a的估计值，公式为：a=yMean-b*xMean。
4. 求得回归直线方程为y=a bx。
通过以上这些步骤，就可以快速求解回归直线方程了。当然，在实际应用中，还需要考虑样本量、回归的可信度等因素。希望上述内容对各位读者有所帮助！