在高中数学中，回归方程通常指的是线性回归方程，它用于描述两个变量之间的线性关系。

要判断一个回归方程是否合适，主要考虑以下几点：

1. 拟合度（Goodness of Fit）：通过计算相关系数R或决定系数R²来衡量自变量和因变量之间关系的密切程度。R的取值范围是[-1, 1]，R²的取值范围是[0, 1]。R或R²越接近1，表示回归方程对数据的拟合度越好。

2. 显著性检验（Significance Test）：通过F检验或t检验来判断回归方程的整体显著性或系数的显著性。如果P值小于显著性水平（如0.05），则拒绝原假设，认为回归方程是显著的。

3. 残差分析（Residual Analysis）：观察残差（实际观测值与回归预测值之差）的分布情况。理想情况下，残差应随机分布在零附近，没有明显的模式或趋势。综合以上几点，可以较为全面地判断一个回归方程是否合适。