在考研中，求截距通常涉及一元线性回归分析。以下是一元线性回归中截距的计算方法：
最小二乘法
给定样本点的坐标 $（x_1, y_1）, （x_2, y_2）, ldots, （x_n, y_n）$，可以通过最小二乘法求出回归方程的系数，其中截距 $b$ 的计算公式为：
$$
b = frac{sum y - k sum x}{n}
$$
其中，$sum y$ 表示所有样本点的纵坐标之和，$sum x$ 表示所有样本点的横坐标之和，$n$ 为样本点的数量。
平均值法
回归方程为 $y = kx + b$，其中 $k$ 是斜率，$b$ 是截距。可以通过以下步骤求出截距 $b$：
首先计算 $x$ 和 $y$ 的平均值，分别记为 $overline{x}$ 和 $overline{y}$。
然后将 $overline{x}$ 和 $overline{y}$ 代入回归方程中，得到：
$$
overline{y} = k overline{x} + b
$$
解这个方程，求出截距 $b$：
$$
b = overline{y} - k overline{x}
$$
示例
假设有一组数据点 $（1, 2）, （2, 3）, （3, 4）, （4, 5）$，要求截距 $b$。
最小二乘法
$sum x = 1 + 2 + 3 + 4 = 10$
$sum y = 2 + 3 + 4 + 5 = 14$
$n = 4$
$k = frac{sum y - sum x cdot 0}{n} = frac{14 - 10 cdot 0}{4} = 1$
$b = frac{sum y}{n} - k sum x = frac{14}{4} - 1 cdot 10 = 3.5 - 10 = -6.5$
平均值法
$overline{x} = frac{1 + 2 + 3 + 4}{4} = 2.5$
$overline{y} = frac{2 + 3 + 4 + 5}{4} = 3.5$
$b = overline{y} - k overline{x} = 3.5 - 1 cdot 2.5 = 3.5 - 2.5 = 1$
建议
选择合适的方法：根据具体的数据集和题目要求选择合适的方法求截距。
验证结果：通过两种方法计算截距，并进行比较验证结果的准确性。