在实际应用中，我们首先需要收集一组数据点，这些数据点由多个(X, Y)对组成。然后，利用最小二乘法来确定最佳拟合直线的参数——即斜率和截距。这条直线可以用公式表示为：Y = a + bX，其中a代表截距，b代表斜率。
构建这样的方程有助于预测未来趋势或评估不同因素的影响程度。例如，在经济学领域，可以通过分析收入水平与消费支出之间的关系来制定更有效的政策；在医学研究中，则可以用来探索某种治疗手段的效果是否显著等。
值得注意的是，尽管一元线性回归简单直观，但它也有局限性。比如当现实世界中的现象并非完全符合线性模式时，该方法可能无法提供准确的结果。因此，在使用之前必须仔细考虑应用场景，并结合其他统计技术共同分析以获得更加全面可靠的结论。
