最小二乘法的计算公式为：θ = ^X’y。其中，θ为参数估计值，X为自变量矩阵，y为因变量向量，X’为自变量矩阵的转置，^是矩阵的逆运算。接下来将对该公式进行详细解释。

最小二乘法是一种数学优化技术，它通过最小化预测值与真实数据之间的残差平方和来估计未知参数。这里的残差是指预测值与实际观测值之间的差值。公式中的θ代表未知参数的估计值，这是最小二乘法的主要目标。它通过求解正规方程来得到参数的最优解。其中，X是自变量的矩阵形式，y是因变量的向量形式。在最小二乘法中，我们试图找到一个参数向量θ，使得预测值Xθ与实际观测值y之间的差异最小。这个差异是通过计算预测误差的平方和来度量的。通过对正规方程进行求解，可以得到参数的最优估计值θ。在实际应用中，最小二乘法广泛应用于回归分析、曲线拟合等领域，是一种非常实用的统计工具。

具体到计算公式，首先需要将自变量矩阵X和因变量向量y代入公式中。然后，通过矩阵运算求解θ。在实际操作时，可以使用计算机软件进行矩阵运算，从而得到参数的最小二乘估计值。这种估计方法具有简单、直观、易于计算等优点，因此在许多领域得到了广泛应用。

总的来说，最小二乘法是一种通过最小化预测误差的平方和来估计未知参数的方法。其计算公式基于矩阵运算，通过求解正规方程得到参数的最优估计值。在实际应用中，最小二乘法是一种非常实用且广泛使用的统计工具。