线性回归方程计算：Y = A + BX X=256,491,701,886,1058，1215，1361，1494，1618 Y=8.53，7.83，7，6.17，5.73，5.23，4.87，4.43，4.13

答案：根据提供的数据，我们可以使用最小二乘法来计算线性回归方程的参数A和B。 首先，计算X和Y的平均值： 平均X = (256+491+701+886+1058+1215+1361+1494+1618) / 9 = 1113.89 平均Y = (8.53+7.83+7+6.17+5.73+5.23+4.87+4.43+4.13) / 9 = 6.574 然后，计算X和Y与平均值的离差乘积之和： 离差乘积和 = (256-1113.89)*(8.53-6.574) + (491-1113.89)*(7.83-6.574) + (701-1113.89)*(7-6.574) + (886-1113.89)*(6.17-6.574) + (1058-1113.89)*(5.73-6.574) + (1215-1113.89)*(5.23-6.574) + (1361-1113.89)*(4.87-6.574) + (1494-1113.89)*(4.43-6.574) + (1618-1113.89)*(4.13-6.574) = -241084.90 计算X的离差平方和： 离差平方和X = (256-1113.89)^2 + (491-1113.89)^2 + (701-1113.89)^2 + (886-1113.89)^2 + (1058-1113.89)^2 + (1215-1113.89)^2 + (1361-1113.89)^2 + (1494-1113.89)^2 + (1618-1113.89)^2 = 571452627.10 根据最小二乘法的公式，可以计算出B的值： B = 离差乘积和 / 离差平方和X = -241084.90 / 571452627.10 ≈ -0.421 将B的值带入线性回归方程，可以计算出A的值： A = 平均Y - B * 平均X = 6.574 - (-0.421) * 1113.89 ≈ 6.574 + 469.41 ≈ 475.984 所以，线性回归方程为：Y = 475.984 - 0.421X