线性回归方程是一种用于预测和建模的统计工具，它可以将多个自变量与一个因变量之间的关系建立起来。线性回归方程的数学表达式为：

Y = β0 + β1X1 + β2X2 + … + βnXn + ε

其中，Y是因变量，X1、X2、…、Xn是自变量，β0、β1、β2、…、βn是回归系数，ε是误差项。

在这个公式中，自变量是指影响因变量的各种因素，如温度、湿度、气压等。自变量可以是一个或多个，它们与因变量之间的关系可以是线性的或非线性的。回归系数则是用来衡量自变量对因变量的影响程度的。每个自变量都有一个回归系数，它表示在其他自变量不变的情况下，该自变量每单位变化对因变量的影响。

在线性回归模型中，自变量的选择是很关键的。如果选用的自变量与因变量之间存在很强的相关性，那么线性回归模型就可以很好地拟合数据。反之，如果选用的自变量与因变量之间的关系很弱，那么线性回归模型就会出现拟合不佳的情况。

总之，线性回归方程公式解释了自变量和因变量之间的关系，并通过回归系数来衡量自变量对因变量的影响程度。这个模型可以用于预测和建模，是一种非常常用的统计工具。