最小二乘法线性回归计算a和b
y=aX+b 的线性回归，在前端图表、数据可视化里用得可多了。最小二乘法算是老朋友了，原理简单，用起来也顺手。这份资源蛮实用的，讲清楚了怎么用最小二乘拟合求斜率 a 和截距 b，而且还搭配 Delphi 代码示例——虽然写 JavaScript 多，但看下别的语言实现，也挺有参考价值。
y=aX+b 的线性拟合用得挺频的，不管是做报表，还是配合图表展示趋势，基本都绕不开。最小二乘法就是最常见的拟合方式，核心思想就是让预测值跟实际值差得最小，简单粗暴但效果不错。
文章讲得比较细，从误差平方和公式讲起，到推导斜率 a 和截距 b 的计算公式，比如：
a = (n * ΣXiYi - ΣXi * ΣYi) / (n * ΣXi² - (ΣXi)²)
b = (ΣYi - a * ΣXi) / n看起来有点数学味，其实真不复杂，照公式抄一遍就能出结果。
像在Excel里，直接用趋势线功能就能跑出线性拟合结果，不用自己写公式，适合临时小数据；如果你写工具或者数据应用，可以自己用 JS 或 Python 实现一遍，逻辑都差不多。
文中提到的一堆.pas、.dfm文件，是Delphi的项目文件，这套逻辑被打包成了一个小应用。你要是感兴趣，也可以拿来参考下 UI 和功能结构。
如果你想手撸代码，可以看看这些相关文章：
- Python 实现最小二乘拟合：适合快速测试
- 最小二乘法直线拟合完整代码：C++版本，也比较清晰
- 最小二乘法 C 语言实现：基础语言做底层
如果你常做数据、图表绘制或者算法可视化，这个资源可以当个参考，既有原理也有代码，不用踩坑。
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