线性回归是一种广泛应用于统计学和机器学习领域的方法，可以用来预测一个或多个自变量与因变量之间的关系。在高中数学中，学生通常学习单变量线性回归，也就是只有一个自变量的线性回归。在这种情况下，我们可以利用最小二乘法来求出回归方程。

假设我们有一组数据，其中自变量为x，因变量为y。我们想要找到一条直线来描述x和y之间的关系。这条直线可以表示为y = mx + b，其中m是直线的斜率，b是直线的截距。

为了求出回归方程中的b值，我们需要先求出斜率m。斜率可以通过下面的公式来计算：

m = (NΣxy - ΣxΣy) / (NΣx^2 - (Σx)^2)

其中，N是数据点的数量，Σxy是所有数据点的x和y的乘积之和，Σx和Σy分别是所有x和y的和，Σx^2是所有x的平方和。

一旦我们求出了斜率m，我们就可以使用它来计算截距b。截距可以通过下面的公式计算：

b = (Σy - mΣx) / N

其中，Σy是所有y的和。

通过这些公式，我们可以求出线性回归方程y = mx + b中的斜率m和截距b。这个方程可以用于预测给定x值对应的y值。在高中数学中，学生通常使用手工计算来求解回归方程，但在实际应用中，通常会使用计算机程序来执行这些计算。