线性回归方程是一种用于找出两个变量之间关系的数学模型，通过这个模型可以预测一个变量的值，而不需要对它进行实际的测量。在线性回归方程中，a和b分别表示截距和斜率，下面将介绍如何通过最小二乘法来求解它们。

首先，我们需要有一组数据，包含两个变量的值，如x和y。我们可以将这些数据绘制在二维坐标系中，得到一组散点图。接着，我们需要找到一条直线，使得它能够最好地拟合这些散点。

这里的“最好”可以用残差平方和来衡量，即将每个点到直线的距离平方求和，并取最小值。这个过程可以通过求导数为零的方式来解决，得到斜率和截距的表达式。

具体而言，我们可以通过以下公式来计算斜率和截距：

b = (nΣxy - ΣxΣy) / (nΣx² - (Σx)²)

a = (Σy - bΣx) / n

其中，n表示数据点的数量，Σ表示求和符号。

这样，我们就可以得到线性回归方程y = ax + b的系数a和b了。通过这个方程，我们可以预测任何给定x值对应的y值。需要注意的是，线性回归方程只适用于线性关系的数据，对于非线性关系的数据则需要使用其他的模型来拟合。