最小二乘法是数据拟合中一种常用的方法，它可以通过计算数据点与拟合直线的距离平方和来确定最佳拟合直线。最小二乘法的实现需要用到两个关键公式：样本均值和样本方差的计算公式。

样本均值的计算公式为：$$\overline = \frac\sum_^ x_i$$

其中，$\overline$代表样本均值，$n$代表样本数量，$x_i$代表第$i$个数据点的取值。该公式用于计算数据点的平均值，是最小二乘法计算中的重要组成部分。

样本方差的计算公式为：$$s^2 = \frac\sum_^(x_i-\overline)^2$$

其中，$s^2$代表样本方差，$n$代表样本数量，$x_i$代表第$i$个数据点的取值，$\overline$代表样本均值。该公式用于计算数据点的偏离程度，是最小二乘法计算中的另一个重要组成部分。

最小二乘法是一种基于数学模型的数据拟合方法，通过计算样本均值和样本方差的公式，可以精确地确定最佳拟合直线。在实际应用中，最小二乘法广泛应用于工程、经济学、统计学等领域，是一种重要的数据分析方法。