二元线性回归方程是一种统计分析方法，用于研究两个自变量（解释变量）与一个因变量（响应变量）之间的线性关系。该方程的一般形式为：Y=β₀+β₁X₁+β₂X₂+ε。其中，Y代表因变量，X₁和X₂代表两个自变量，β₀是截距项，β₁和β₂分别表示两个自变量的回归系数，ε为随机误差项。通过最小二乘法估计回归系数，可以量化自变量对因变量的影响程度，并用于预测或解释变量间的关系。二元线性回归广泛应用于经济学、社会科学和自然科学等领域，适用于分析多个因素对某一结果的共同作用。