回归分析法是一种常见的统计分析方法，用于研究自变量与因变量之间的关系。在回归分析中，通过建立数学模型来描述自变量和因变量之间的关系，常用的模型为线性回归模型。

线性回归模型的计算公式为：

$ Y = \beta_0 + \beta_1 X_1 + \beta_2 X_2 + \cdots + \beta_p X_p + \epsilon $

其中，$Y$ 表示因变量，$X_1, X_2, \cdots, X_p$ 表示自变量，$\beta_0, \beta_1, \beta_2, \cdots, \beta_p$ 表示回归系数，$\epsilon$ 表示误差项。

为了求解回归系数 $\beta_0, \beta_1, \beta_2, \cdots, \beta_p$，需要利用最小二乘法进行估计。最小二乘法的基本思想是使误差平方和最小化，即：

$ \sum_^ (y_i - \hat)^2 $

其中，$n$ 表示样本量，$y_i$ 表示观测值，$\hat$ 表示回归方程预测的值。

通过对误差平方和进行求导，可以得到回归系数的估计公式：

$ \hat = (X^T X)^ X^T Y $

其中，$X$ 表示自变量矩阵，$Y$ 表示因变量向量，$\hat$ 表示回归系数向量。

回归分析法的计算公式可以帮助我们更好地理解回归分析的基本原理和计算方法，为实际应用提供了重要的理论基础。