双变量线性回归用于研究两个变量之间的线性关系，其中一个变量作为因变量（
实例分析
实例背景
假设我们想研究广告支出（自变量，
| 月份 | 广告支出（ | 销售量（ |
|---|---|---|
| 1 | 2 | 4 |
| 2 | 3 | 5 |
| 3 | 4 | 6 |
| 4 | 5 | 7 |
| 5 | 6 | 9 |
| 6 | 7 | 10 |
| 7 | 8 | 12 |
| 8 | 9 | 13 |
| 9 | 10 | 15 |
| 10 | 11 | 16 |
步骤一：计算基本统计量
首先，计算必要的统计量，包括均值、总和、乘积和平方和。
2. 计算各项总和
| 月份 | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 4 | 8 | 4 | 16 |
| 2 | 3 | 5 | 15 | 9 | 25 |
| 3 | 4 | 6 | 24 | 16 | 36 |
| 4 | 5 | 7 | 35 | 25 | 49 |
| 5 | 6 | 9 | 54 | 36 | 81 |
| 6 | 7 | 10 | 70 | 49 | 100 |
| 7 | 8 | 12 | 96 | 64 | 144 |
| 8 | 9 | 13 | 117 | 81 | 169 |
| 9 | 10 | 15 | 150 | 100 | 225 |
| 10 | 11 | 16 | 176 | 121 | 256 |
| 总和 | 65 | 97 | 765 | 505 | 1041 |
3. 计算必要的差值
为了后续计算，可以计算每个观测值与均值的差值：
