线性回归方程计算：Y = A + BX X=0.256,0.491,0.701,0.886,1.058，1.215，1.361，1.494，1.618 Y=117.18，127.66，142.86，162.16，174.42，191.11，205.48，225.56，241.94

答案：要计算线性回归方程Y = A + BX，我们需要先计算出方程中的参数A和B。首先，我们需要计算X和Y的均值，记为X_mean和Y_mean。然后，我们可以计算B的值，即B = Σ((X - X_mean) * (Y - Y_mean)) / Σ((X - X_mean)^2)。最后，我们可以计算A的值，即A = Y_mean - B * X_mean。 以下是计算过程： X_mean = (0.256 + 0.491 + 0.701 + 0.886 + 1.058 + 1.215 + 1.361 + 1.494 + 1.618) / 9 = 0.968 Y_mean = (117.18 + 127.66 + 142.86 + 162.16 + 174.42 + 191.11 + 205.48 + 225.56 + 241.94) / 9 = 185.16 B = ((0.256 - 0.968) * (117.18 - 185.16) + (0.491 - 0.968) * (127.66 - 185.16) + ... + (1.618 - 0.968) * (241.94 - 185.16)) / ((0.256 - 0.968)^2 + (0.491 - 0.968)^2 + ... + (1.618 - 0.968)^2) = (-0.729 * -67.98 + -0.477 * -57.5 + ... + 0.65 * 56.78) / (0.517^2 + 0.477^2 + ... + 0.65^2) = -55.600 / 1.328 = -41.82 A = 185.16 - (-41.82 * 0.968) = 185.16 + 40.46 = 225.62 因此，线性回归方程为Y = 225.62 - 41.82X。