计算机线性回归可以通过以下步骤进行：
数据准备
首先，你需要收集并整理你的数据，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。
选择回归模型
在统计软件中，选择线性回归模型。常见的模型有“y=ax+b”和“y=A+BX”，其中a和b是回归系数，分别代表直线的斜率和截距。
输入数据
将你的数据输入到统计软件中。有些计算器或软件允许你直接输入“x,y”然后按特定键（如[DT]键）来输入数据。
执行回归分析
在统计软件中，选择回归分析选项，并输入你的数据。软件会自动计算回归系数a和b，并给出回归方程。
结果解读
查看回归方程的系数结果，通常包括斜率a和截距b。这些系数表示了自变量和因变量之间的关系强度和方向。
模型评估
评估回归模型的拟合优度，常用的指标是决定系数R²，它表示模型解释的变异性的比例。R²值越接近1，说明模型拟合效果越好。
假设检验
对回归系数进行显著性检验，常用的方法有t检验和F检验，以确定回归系数的显著性。
预测新数据
使用得到的回归方程，将新的自变量值代入方程，预测对应的因变量值。
示例：使用Excel进行线性回归
准备数据
在Excel中打开数据表格，确保数据以列的形式组织。
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Excel的“布局”选项卡中，选择“趋势线标签”并选择“显示方程式和R²值”，这样就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，数值越接近1表明拟合越好。
预测数值
有了回归方程之后，可以使用它进行预测。只需将需要预测的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
除了查看方程和R²值之外，还可以进行各项回归诊断统计，以验证线性回归模型的适用性。
通过以上步骤，你可以使用不同的工具和方法进行计算机线性回归分析，从而更好地理解和预测变量之间的关系。