回归分析法是统计学中的一种常用方法，它主要用于研究变量之间的关系。在回归分析中，需要计算出一些重要的统计量，如相关系数、回归系数、拟合优度等。而这些统计量的计算方法，都可以通过一些简单的公式来实现。

回归系数的计算公式为：β = (Σ(xi - x)(yi - y)) / (Σ(xi - x)^2)，其中β表示回归系数，xi表示自变量的第i个取值，x表示自变量的均值，yi表示因变量的第i个取值，y表示因变量的均值。这个公式的核心是计算自变量和因变量的偏离程度，以及自变量和因变量之间的协方差。

拟合优度的计算公式为：R^2 = SSR / SST，其中R^2表示拟合优度，SSR表示回归平方和，SST表示总平方和。这个公式的核心是计算回归模型解释的总方差占总方差的比例，从而判断回归模型的拟合程度。

在实际应用中，回归分析法的计算公式口诀可以总结为以下几点：

1. 计算回归系数时，先求出自变量和因变量的均值，再计算出每个数据点与均值的差，相乘后求和，最后除以自变量的方差。

2. 计算拟合优度时，先计算回归平方和和总平方和，再相除得到拟合优度。

3. 在计算回归分析中的其他统计量时，需要注意使用正确的公式和数据。

回归分析法是一种重要的统计方法，掌握其计算公式口诀对于数据分析人员和科研工作者来说都是必不可少的技能。在实际应用中，还需要注意数据的准确性和质量，以及对结果的正确解释和应用。