使用计算机进行线性回归分析通常有以下几种方法：
使用计算器
进入统计模式：
打开计算器并找到“统计”或“STAT”选项，有些计算器可能需要选择“REG”来进行回归计算。
选择回归方程模型：
在线性回归选项中，选择“y=ax+b”或“A+BX”模型，并输入回归系数a和b。
输入数据：
按“x,y”格式输入数据，有些计算器允许直接输入数据序列，如“1,3,2,1,3”和“14,24,18,17,27”。
得出结果：
输入数据后，查看回归方程的系数结果，通常可以通过按“AC”退出数据编辑界面，然后按“OPTN”选择“回归计算”来查看。
使用Excel
准备数据：
将数据输入到Excel表格中，确保数据以列的形式组织，每一列代表一个变量，每一行代表一个数据点。
插入散点图：
选中数据，转到“插入”选项卡，选择“散点图”功能，以可视化展示数据点。
添加趋势线：
在散点图中右键单击数据点，选择“添加趋势线”选项，然后选择“线性趋势线”。
显示方程和R²值：
在“布局”选项卡中，选择“趋势线标签”并选择“显示方程式和R²值”，这样可以在图表上方看到线性回归方程和R²值的显示。
获取回归方程和R²值：
Excel会自动计算回归方程和R²值，并显示在图表上方。回归方程一般形式为Y = aX + b，其中a是斜率，b是截距。R²值代表拟合模型的拟合优度。
预测数值：
有了回归方程之后，将需要预测的X值代入回归方程中，即可得到相应的预测Y值。
检验回归模型：
进行各项回归诊断统计，以验证线性回归模型的适用性。
使用在线工具
也可以使用在线工具进行线性回归分析，例如Google Sheets等，步骤与Excel类似，只是数据输入和结果查看的方式会有所不同。
总结
选择哪种方法取决于个人偏好和具体需求。对于简单的线性回归分析，可以使用计算器或Excel等软件快速得到结果。对于更复杂的数据分析或需要深入理解回归结果的情况，可能需要使用更专业的统计软件或编程语言（如Python、R等）进行数据分析。