在统计学中，回归分析是一种重要的工具，用于研究变量之间的关系。其中，最简单的一种形式就是一元线性回归，它通过一条直线来描述一个自变量与一个因变量之间的关系。这条直线的数学表达式称为回归直线方程，其基本形式为：\[y = ax + b\]。

在这个公式中，\(y\)代表因变量（预测值），\(x\)是自变量（已知值），而\(a\)和\(b\)则是两个待定参数。\(a\)表示直线的斜率，说明了当自变量\(x\)每增加一个单位时，因变量\(y\)平均变化的数量；\(b\)则代表直线在\(y\)轴上的截距，即当\(x=0\)时\(y\)的值。

确定\(a\)和\(b\)的最佳估计值通常采用最小二乘法。这种方法的目标是最小化所有观测点到直线的垂直距离平方和。通过解一组特定的方程组，可以得到这两个参数的具体数值，进而得到回归直线方程，用以预测或解释变量间的关系。

掌握回归直线方程不仅对于数据分析至关重要，也是理解和应用更复杂统计模型的基础。