回归方程是用来描述自变量与因变量之间关系的数学模型，常用于统计学和经济学等领域的研究。在实际应用中，我们需要通过样本数据来构建回归方程，并使用该方程对未知数据进行预测。

下面我们以一个简单的例题来介绍如何套用回归方程的公式进行计算。

假设我们需要研究一个人的身高与体重之间的关系。我们采集了100个样本数据，其中x表示身高（单位：厘米），y表示体重（单位：千克）。通过对这些数据进行分析，我们得到了如下的回归方程：

y = 0.6x + 20

这个方程表示，当身高为x时，体重的预测值为0.6x+20。现在，我们需要针对一个人的身高为175厘米，预测他的体重。

根据回归方程的公式，我们可以将x=175代入方程，得到：

y = 0.6 * 175 + 20

y = 125

因此，当身高为175厘米时，该人的体重预测值为125千克。

需要注意的是，回归方程只是对样本数据的一种拟合结果，预测值仅具有参考意义。在实际应用中，我们需要对回归方程进行合理性检验，并结合实际情况进行修正和调整，以提高预测准确度。

总之，回归方程是一种重要的数学模型，通过套用公式进行计算，可以实现对未知数据的预测和分析。在实际应用中，需要注意合理性检验和修正，以提高预测准确度。