一元线性回归模型中参数计算公式（一元线性回归模型系数）

一元线性回归模型可以表示为：

y = β0 + β1x + ε

其中，y是因变量，x是自变量，β0和β1是回归系数，ε是误差项。

一元线性回归模型中，回归系数β0和β1可以通过最小二乘法来估计。最小二乘法的目标是使误差平方和最小化，即：

min Σ(yi - β0 - β1xi)^2

对β0和β1求偏导数，令偏导数为0，可以得到β0和β1的估计值：

β1 = Σ(xi - x̄)(yi - ȳ) / Σ(xi - x̄)^2

β0 = ȳ - β1x̄

其中，x̄和ȳ分别是x和y的样本均值。