线性回归方程是一种常见的预测模型，它可以通过已知的数据点来预测未知的数据。其中，线性回归方程的核心是系数b，它代表了自变量x对因变量y的影响程度。下面我将介绍线性回归方程b的求法公式。

首先，我们需要明确线性回归方程的基本形式：y = bx + c。其中，y是因变量，x是自变量，b是线性回归方程的系数，c是常数项。我们的目标是求出b的值，以便根据已知的x和y值来预测未知的y值。

线性回归方程b的求法公式是通过最小二乘法来求解的。最小二乘法的基本思想是：找到一条直线，使它与所有已知数据点的距离之和最小。也就是说，线性回归方程的系数b应该使得所有已知数据点到该直线的距离之和最小。

具体来说，我们需要先计算每个数据点到直线的距离，然后将所有距离求和，得到总距离。最小二乘法的目标就是找到系数b，使得总距离最小。这个过程可以用以下公式来表示：

b = Σ((x - x̄) * (y - ȳ)) / Σ((x - x̄)^2)

其中，Σ表示求和，x̄和ȳ分别是x和y的平均值。这个公式的含义是：对于每个数据点，计算它到直线的距离（即(y - bx - c))，然后将这个距离乘以自变量x与因变量y的偏差，最后将所有距离的乘积求和。然后，再将每个数据点的x值与x的平均值的偏差平方，最后将所有平方和求和。

通过这个公式，我们就可以求出线性回归方程的系数b。当b确定后，我们就可以根据已知的x值来预测未知的y值。当然，这个预测结果会受到样本数量、数据误差和模型假设等因素的影响。

综上所述，线性回归方程b的求法公式是通过最小二乘法来求解的。它可以帮助我们预测未知的y值，但需要注意数据质量和模型假设等因素的影响。