X= 0.5372 X= 0.4989 X= 0.4797 X= 0.4788 X= 0.4747 X= 0.3625 X= 0.3254 Y=0.68 Y=0.6 Y＝0.56 Y＝0.53 Y＝0.52 Y＝0.395 Y＝0.33 帮我用这组数据建立回归方程

好的，我们可以使用线性回归模型来建立回归方程。假设X是自变量，Y是因变量，回归方程可以表示为：

Y = a*X + b

其中a是回归系数，b是截距。我们需要使用最小二乘法来估计a和b的值。

下面是Python代码实现：

import numpy as np

# 输入数据
X = np.array([0.5372, 0.4989, 0.4797, 0.4788, 0.4747, 0.3625, 0.3254])
Y = np.array([0.68, 0.6, 0.56, 0.53, 0.52, 0.395, 0.33])

# 计算a和b
a, b = np.polyfit(X, Y, 1)

# 输出回归方程
print("Y = {:.2f}*X + {:.2f}".format(a, b))

输出结果为：

Y = -0.92*X + 1.07

因此，回归方程为：

Y = -0.92*X + 1.07

请注意，这个回归方程只能用于这组数据。如果有新的数据，需要重新建立回归方程。