要根據一組數據求解線性回歸方程，可以按照以下步驟進行：

收集數據：收集包含自變量（X）和因變量（Y）的一組數據。確保數據的準確性和完整性。

繪製散點圖：將數據點繪製在座標系中，自變量X作為橫軸，因變量Y作為縱軸，觀察數據的分布趨勢。

確定擬合函數形式：根據數據的分布趨勢，判斷是否適用於線性模型。如果呈現大致線性的趨勢，則選擇線性回歸模型。

建立模型：線性回歸模型可以表示為 Y = β0 + β1X + ε，其中Y是預測值，β0是截距，β1是斜率，X是自變量，ε是誤差項。

估計參數：使用最小二乘法估計模型的參數β0和β1，使得觀測值與回歸線之間的殘差平方和最小化。

模型評估：計算回歸方程的擬合優度，例如確定係數R²，來評估模型的擬合程度。

使用方程進行預測：獲得擬合的回歸方程後，可以使用該方程來進行新數據的預測。

請注意，以上是線性回歸的一般步驟。在實際應用中，可能需要考慮更復雜的情況，例如多個自變量、數據的異常值處理等。使用統計軟件或編程語言（如Python中的scikit-learn庫或R語言）可以更方便地進行線性回歸分析。