回归方程是统计学中常用的一种模型，用于解释自变量和因变量之间的关系。回归方程的求法有很多种，其中一种常用的方法是最小二乘法。

最小二乘法的基本思想是，通过寻找使得预测值和实际值之间误差的平方和最小的系数，来确定回归方程中的系数。具体来说，对于一个简单线性回归模型y = b0 + b1x，我们可以通过以下步骤来求解b1和b0：

1. 计算自变量x和因变量y的均值，分别记作x̄和ȳ。

2. 计算自变量x和因变量y的离差积和，即Σ((x-x̄)(y-ȳ))。

3. 计算自变量x的离差平方和，即Σ((x-x̄)^2)。

4. 计算回归方程的斜率b1，即b1 = Σ((x-x̄)(y-ȳ)) / Σ((x-x̄)^2)。

5. 计算回归方程的截距b0，即b0 = ȳ - b1x̄。

通过这些步骤，我们就可以求得回归方程y = b0 + b1x的系数b1和b0。这样，我们就可以利用回归方程来预测因变量y在不同自变量x取值下的值。

需要注意的是，最小二乘法是一种基于样本数据的求解方法，因此得到的回归方程只能用于样本数据的预测，不能用于总体数据的预测。此外，在使用最小二乘法时，需要保证样本数据符合回归模型的假设前提，如线性关系、正态分布等，否则得到的回归方程可能不准确。

总之，回归方程的求法是统计学中的一个重要问题，最小二乘法是一种常用的求解方法。掌握了回归方程的求法，可以帮助我们更好地理解自变量和因变量之间的关系，为数据分析和预测提供更可靠的依据。