线性拟合是利用最小二乘法原理，通过数学公式将一组数据点用一条直线近似表示。

在高中数学中，线性拟合通常用于解决回归分析问题。首先，我们需要确定两个变量：自变量x和因变量y。然后，计算所有数据点的x值之和（记为∑x）以及所有数据点的y值之和（记为∑y）。接着，计算x值的平方和（记为∑x^2）以及y值的平方和（记为∑y^2）。接下来，我们计算n（数据点的个数）、nx（n乘以∑x）和ny（n乘以∑y）的值。然后，我们可以求出线性方程的斜率b（记为b=(ny-nx)/(n∑x^2-(∑x)^2)）和截距a（记为a=∑y-b∑x）。最后，我们将得到的斜率b和截距a代入线性方程y=ax+b中，得到线性拟合方程。这个方程可以描述自变量x和因变量y之间的关系，并用于预测新数据点的y值。