回归方程是一种用于预测因变量与自变量之间关系的数学模型。在统计学中，回归分析是一种利用已知自变量和因变量之间关系的数据，建立回归方程，来预测未知数据的方法。

回归方程的求解需要用到最小二乘法。最小二乘法是一种优化方法，它的原理是找到一条回归线，使得所有数据点到该线的距离平方和最小。也就是说，最小二乘法是通过寻找一条最优的直线，来拟合数据点之间的关系。

具体来说，回归方程的求解需要以下步骤：

1. 选择自变量和因变量，建立数据集。

2. 假设回归方程的形式，比如线性回归方程为 y = ax + b。

3. 通过最小二乘法，求解回归方程中的参数，比如求解出 a 和 b 的值。

4. 判断回归方程的拟合程度，可以通过计算残差平方和和总平方和来进行判断。

5. 利用回归方程来预测未知数据。

需要注意的是，回归方程的求解过程需要对数据进行前期处理，比如去除异常值、缺失值等。同时，也需要根据实际问题来选择合适的回归方程形式，比如线性回归、多项式回归、指数回归等。

总的来说，回归方程是一种广泛应用于各个领域的数学模型，它可以帮助我们理解自变量和因变量之间的关系，并进行预测和决策。