最小二乘法是一种常用的数据拟合方法，通过最小化残差平方和来找到最优解。而在最小二乘法中，计算公式b是非常关键的一个部分，它可以帮助我们求出最优解的系数。

计算公式b的具体求解方法如下：

假设我们有一个包含n个数据点的数据集合，其中第i个数据点的自变量为xi，因变量为yi。我们希望通过这些数据点来拟合一个一元线性回归模型，即y = b0 + b1*x。

为了求出最优的系数b0和b1，我们需要先定义一个误差函数。一般来说，我们采用残差平方和（RSS）作为误差函数，即：

RSS = Σ(yi - b0 - b1*xi)²

接下来，我们需要分别对b0和b1求偏导数，然后令偏导数等于0，求出b0和b1的值。这里需要注意的是，我们需要对RSS关于b0和b1进行偏导数求解，而不是直接对RSS求解。

对b0求偏导数，得到：

∂RSS/∂b0 = -2Σ(yi - b0 - b1*xi)

对b1求偏导数，得到：

∂RSS/∂b1 = -2Σ(xi)*(yi - b0 - b1*xi)

将上述两个方程令偏导数等于0，解出b0和b1的值，即可得到最小二乘法的计算公式b：

b1 = Σ(xi*yi - n*¯x*¯y) / Σ(xi² - n*¯x²)

b0 = ¯y - b1*¯x

其中，¯x和¯y分别是自变量和因变量的平均值。

通过这个计算公式b，我们可以轻松地求出最小二乘法中的系数b0和b1，从而得到最优解。这种方法不仅适用于一元线性回归模型，还可以扩展到多元回归模型中。