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迴歸分析公式的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦邱宏達寫的 運動與科學(二版) 和陳耀茂的 EXCEL品質管理(二版)都 可以從中找到所需的評價。
另外網站線性回歸 - 中文百科知識也說明：線性回歸是利用數理統計中回歸分析，來確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關係的一種統計分析 ... 其相關係數（即通常說的擬合的好壞）可以用以下公式來計算：.
這兩本書分別來自五南 和五南所出版 。
國立臺北科技大學 資源工程研究所 丁原智所指導 李福豪的 露天礦場岩體不連續面與爆破後料堆粒度對爆震波傳遞影響之研究 （2021），提出迴歸分析公式關鍵因素是什麼，來自於露天開採、爆破振動、圖像分析、破碎度。
而第二篇論文國立雲林科技大學 電機工程系 竇奇所指導 吳俊賢的 多項式迴歸分析在機動目標追蹤上的應用 （2020），提出因為有 多項式迴歸分析、機動目標追蹤、運動軌跡、均方根誤差的重點而找出了 迴歸分析公式的解答。
最後網站15 迴歸分析與相關分析則補充：的計算公式. 相關分析. 相關分析與迴. 歸分析的關係. 建立迴歸模型. (方程式). 估計迴歸模型. (方程式). 評判迴歸模型. 解釋迴歸模型. 利用迴歸模. 型做預測. 相關係數.
運動與科學(二版)
為了解決迴歸分析公式 的問題，作者邱宏達 這樣論述：
運動與科學之關聯密不可分！ 什麼是運動？ 什麼又是科學的運動？ 本書嘗試將科學的方法運用在競技運動上，使有效提升競技運動學習的效果。除此之外，也可以藉由對運動科學的認識，幫助欣賞比賽和了解某些運動技術的科學原理，進而增加對於競技運動的興趣。
露天礦場岩體不連續面與爆破後料堆粒度對爆震波傳遞影響之研究
為了解決迴歸分析公式 的問題，作者李福豪 這樣論述：
爆破作業在露天礦場的整體作業中起著非常重要的作用，其結果會影響到後續裝載、運輸、破碎的效率與操作。以目前趨勢是將破碎度做為爆破結果的指標，破碎度會受岩石性質以及爆破設計參數所影響，故本研究利用現地振測值進行迴歸分析，得到經驗公式中 K、m 值做為岩石性質的影響參數，研究與破碎度間的關係表現。試驗地點位於某大理石露天礦場，通過爆破作業蒐集振測值及採台爆破前、後破碎度資料。為了能將破碎度以數據化進行分析比較，利用圖像分析軟體在近年來廣泛應用在定量分析上的優勢，進行爆破前、後破碎度之分析，同時，再依據分級標準將不同類之場次區分開。而現地振測值會依照各類破碎度做迴歸分析，提高破碎度與振測值間的關聯性
。本研究利用兩種經驗公式 1.USBM 2.Mod-JF，其差別在於後者加入節理條件進行計算。為了將較適合之公式應用到後續研究中，比較兩者差異與對現地真實值的相關係數。接著將爆破前、後破碎度分析結果與現地振測值、預測值綜合討論，並提供研究參考。兩公式比較下，加入節理條件之 Mod-JF 經驗公式在預測值上有較好的表現。研究結果表明破碎度與振測值關聯，受爆破前階段面完整度影響較大，要準確預測爆破結果較難達到。爆破前階段面屬於中等及破碎等程度，爆破結果較少有表現差的情形。
EXCEL品質管理(二版)
為了解決迴歸分析公式 的問題，作者陳耀茂 這樣論述：
改善是品管活動的核心，能時時改善，企業也才能時時進步，但改善不是口號，是要付出行動的，也就是說要有改善的工具，所謂的工欲善其事，必先利其器就是這個道理。統計方法就是很好的改善神器，對中高層人員來說或許不難，但對基層人員或初學者來說難免有些難以應用，因此，日本早先在日本科學技術連盟的主導下，產學合作整理出QC七工具，各行各業推行之後成效卓著，但QC七工具的規劃較偏於量性資料，後來有感於質性資料的分析也有其需要，不久之後，產學再次合作又整理出新QC七工具，這些工具的使用、活用確實使改善如虎添翼發揮甚大效用，致使日本的品質居於世界的領導地位。 實踐SQC需要具有能以統計的方式處理資料
的工具。此處所謂的工具是指在電腦上操作的資料解析用軟體。資料解析用軟體有統計軟體如SPSS、SAS等與表格計算軟體如EXCEL。SPSS、SAS等這些軟體的強項是較偏向量化數據，但對質性的圖形或表格顯得無力感，然而EXCEL此軟體是圖形或表格製作的強項，因此能活用EXCEL不但可以分析量性資料，對於質性資料的製作也能發揮神奇功效。 本書是介紹使用表格計算軟體EXCEL來實踐SQC的一本品質管理專門書，所設想的讀者是想學習EXCEL用於製作圖表以及想將EXCEL用於實踐品質管理的人作為對象。 本書的特色是將QC七大手法與新QC七大手法的計算，均利用EXCEL來製作，對於討厭利用手
來計算的人來說是非常有助益的，而且對日後公司中舉辦品管發表會時，想要製作圖表的人來說，更是如虎添翼方便不少。
多項式迴歸分析在機動目標追蹤上的應用
為了解決迴歸分析公式 的問題，作者吳俊賢 這樣論述：
本文提出了一種基於多項式迴歸分析的軌跡追蹤方法，分別是一階、二階、三階多項式迴歸分析，並且在各種不同運動軌跡的情況下，探討運用哪一種迴歸分析有較好的效果。我們先使用二種已知的不同迴歸分析與多項式迴歸分析法去做比較，分別是戴明迴歸法、以及X軸與Y軸分別對時間軸做迴歸的方法。再來我們研究怎麼將觀測軌跡套用在我們戴明迴歸分析法和X軸與Y軸分別對時間軸做迴歸的分析法，和多項式迴歸分析法來做迴歸分析；本論文分別使用了一階、二階和三階的多項式迴歸分析，把我們的觀測軌跡迴歸成我們模擬真實軌跡情況下的曲線，藉此模擬來進行下個時間點的軌跡預測。本文提出利用迴歸分析所預測目前軌跡的後3點，放入考量來計算各種迴歸
分析方法的RMSE (Root-Mean-Square Error)，以輔助在不同觀測雜訊下，因應各種不同運動軌跡的趨勢做最佳的研判。最後在效能比較部份，我們把各種不同迴歸分析的RMSE去做比較，發現在曲率較大的路徑上，以角速度ω為0.2094(rad/s)，即每秒轉動12度為例，在雜訊大時，三階多項式迴歸分析效率最好，較戴明迴歸分析法改善約51 %，在雜訊小時，約改善56%；在曲率較小的軌跡上，以角速度ω為0.05235(rad/s)，即每秒轉動3度和角速度ω為0.1047(rad/s)，即每秒轉動6度為例，在雜訊大時，二維獨立二階迴歸分析效率最佳，優於戴明迴歸分析法改善約54%，在雜訊小時
，約改善61%；在線性運動時，戴明迴歸分析以及一階多項式迴歸分析則優於其他多項式迴歸分析法。