回归分析是一种统计学上分析变量之间关系的方法，其中最常用的就是线性回归。线性回归的目的是找到一个直线（在二维情况下）或超平面（在多维情况下），该直线或超平面能够最好地描述因变量（被预测的变量）与一个或多个自变量（用来预测的变量）之间的关系。这个直线或超平面就是我们所说的回归方程。

求解回归方程通常使用最小二乘法。最小二乘法的目标是最小化所有数据点到直线的距离的平方和，即误差平方和最小化。通过这种方法，我们可以得到一个最优的直线或超平面来拟合数据。

以一元线性回归为例，其回归方程的形式为：y = ax + b，其中a是斜率，b是截距。我们的目标是找到最优的a和b值，使得误差平方和最小。误差平方和的计算公式为：SSE = Σ(yi - (axi + b))^2，其中yi是实际的因变量值，xi是对应的自变量值，Σ表示对所有的数据点求和。

求解a和b的过程涉及到微积分中的导数知识。具体来说，我们需要分别对a和b求偏导，并将偏导数设为0，从而得到两个方程。然后，通过解这两个方程，就可以得到a和b的最优解。

对于多元线性回归，其回归方程的形式为：y = b0 + b1x1 + b2x2 + ... + bnxn，其中b0是截距，bi是第i个自变量的系数。多元线性回归的求解过程与一元线性回归类似，只是需要处理更多的自变量，因此会涉及到矩阵运算。

总的来说，求解回归方程是一个数学问题，需要一定的数学基础。然而，现代统计软件如R、Python的scikit-learn库等都提供了方便的函数来进行回归分析，用户只需要提供数据即可，无需手动进行复杂的数学运算。