このテーマもうひといきです。。。
2変量（x、y）の散布図に各値をプロットした時に
相関があれば（強ければ）直線に近い形に並びます。
その相関関係をもっともよく表す線が回帰直線です。
回帰直線は実際には「最小二乗法」で求められるそうですが
この通信教育の範囲を超えるようで教科書では省略されています。
（「診療情報管理士のためのやさしい統計学」でも同様）
・・・難しくない方がいいので、省略大歓迎ですが（笑）
ここで回帰直線を求める時は
中学校でも習った方程式「y＝a＋bx」に当てはめ、（a=切片、b=傾き）
以下の手順で行います。
＞＞＞
b（傾き） = r xy（相関係数） * ( sy（yの標準偏差） / sx（xの標準偏差） )
→ xの標準偏差とyの標準偏差の比率
Cob xy （＝共分散）
rxy = ----------
sx * sy
なので、これを代入すると
Cov xy * sy
b = -----------
sx * sy * sx
Cov xy
= -------
sx * sx
Cov xy
= -------
Vx （＝xの分散）
となる。
［プログラム］
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// 傾きbを計算
double b = covxy / (sx * sx);
--------------------------------------------
＞＞＞
_ _
a（切片） = y - bx
（xの平均値，yの平均値）の点を考える。
yの平均値から
「xの増分分（xの平均値）に対するyの増分分」
を引いたものが切片となる。
この
「xの増分分（xの平均値）に対するyの増分分」
が
_
「b（傾き） * x」
であるので、このようになる。
［プログラム］
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// 切片aを計算
double a = my - (b * mx);
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