回归分析的结果通常以方程的形式呈现，方程中包含了自变量和因变量之间的关系。在写回归结果方程时，需要按照以下步骤进行：
确定自变量和因变量：首先需要明确回归分析中的自变量和因变量，通常将需要预测的变量作为因变量，而将影响预测结果的变量作为自变量。
构建回归模型：根据自变量和因变量的关系，构建一个回归模型。可以使用线性回归、多项式回归、逻辑回归等模型，具体选择要根据数据的特点和问题的背景来决定。
计算回归系数：使用统计方法计算出回归系数，回归系数的大小表示自变量对因变量的影响程度。
写方程：将因变量和自变量以及回归系数结合起来，写出一个方程，表示自变量和因变量之间的关系。
下面是一个简单的示例，假设我们要预测一个产品的销售量，使用历史销售数据作为自变量，销售量作为因变量。经过回归分析，我们得到以下方程：
hat{y} = 3 + 2x_1 + 1x_2
其中，hat{y}表示预测的销售量，x_1表示历史销售量，x_2表示市场环境的变化。这个方程表示，历史销售量每增加1个单位，预测的销售量就会增加2个单位；市场环境每变化1个单位，预测的销售量就会增加1个单位。
注意，以上只是一个示例，实际回归分析的结果方程可能更加复杂，包含多个自变量和多个系数的组合。
回归分析的结果通常是一个方程，它可以用来预测或解释变量之间的关系。具体而言，如果是简单线性回归，方程通常是 y = mx + b，其中 y 是因变量，x 是自变量，m 是斜率，b 是截距。
如果是多元回归，方程会更复杂，但基本原理是类似的，通过多个自变量来预测因变量的值。
在回归结果中，通常还会包括参数估计、显著性检验、回归系数等信息。
