简单线性回归模型公式是一种用于预测数据集中一个变量的值与另一个变量之间的线性关系的数学模型。这个模型通常用于分析两个变量之间的关系，并预测其中一个变量的值，基于另一个变量的值。

简单线性回归模型公式的打法如下：

1. 首先，我们需要确定两个变量之间的线性关系。例如，我们可以假设X是自变量，Y是因变量，它们之间存在线性关系。

2. 其次，我们需要确定数据集中X和Y的值。这些值可以通过实际观察或采集数据得到。

3. 然后，我们需要计算X和Y的平均值。这可以通过将数据集中所有X和Y的值相加，然后除以数据集中的总数来实现。

4. 接下来，我们需要计算X和Y的协方差。这可以通过将每个X值减去平均值，然后将结果乘以相应的Y值减去平均值得到。

5. 然后，我们需要计算X的方差。这可以通过将每个X值减去平均值然后平方，然后将结果相加，最后除以数据集中X的总数。

6. 最后，我们需要计算斜率和截距。斜率是Y和X的协方差除以X的方差，截距是Y的平均值减去斜率乘以X的平均值。

简单线性回归模型公式为：Y = a + bX，其中a是截距，b是斜率，X是自变量，Y是因变量。

在实际应用中，我们通常使用计算机程序或统计软件来计算简单线性回归模型公式。这些软件可以自动计算斜率和截距，并生成预测结果。