计算机计算回归系数通常涉及以下步骤：
收集数据
收集包括因变量和自变量的数据，并确保数据的质量和准确性。
选择模型
根据研究目的和数据特点，选择适当的多因素回归模型，比如线性回归、多项式回归等。
数据预处理
对数据进行清洗、缺失值处理、异常值处理等预处理步骤，确保数据符合多因素回归分析的要求。
模型拟合
使用统计软件或编程语言（如R、Python中的Statsmodels库、SPSS等）在计算机上拟合多因素回归模型，得到回归系数和其他模型参数。
模型评估
评估拟合的回归模型的拟合程度和统计显著性，通过检查系数的显著性、残差分析等来评估模型的有效性。
预测和解释
使用得到的多因素回归方程进行预测，并解释自变量与因变量之间的关系。
使用科学计算器计算回归系数的方法：
调出线性回归计算模式
计算器按 MODE 键，然后按 3（REG），再按 1（Lin），调出线性回归计算模式。
输入数据
输入 x 和 y 的值，例如 x=1, y=20，则输入 1,20，按 M+（逗号和 M+ 挨着），按照如此输入 n 对数据。
计算回归系数
按 Shift + 2（S-VAR），然后按左右翻页，选择参数，输入 x 和 y 的均值、标准差等，直接选择需要的参数，再按等号即可计算回归系数 a 和 b。
使用统计软件或编程语言计算回归系数的方法：
使用 Python 的 statsmodels 库
```python
import numpy as np
数据准备
X = [x1, x2, x3, ..., xn] 自变量数据列表
Y = [y1, y2, y3, ..., yn] 因变量数据列表
计算回归系数
slope, intercept = np.polyfit（X, Y, 1） 第三个参数为拟合多项式的阶数，这里为线性回归，故为1
beta = slope 回归系数即为斜率值
```
使用 Excel 的 SLOPE 函数
假设 X 和 Y 数据分别在 A1:A10 和 B1:B10 单元格中，可以在任意空白单元格中输入 `=SLOPE（A1:A10, B1:B10）` 来计算回归系数。
注意事项：
确保输入的数据格式正确，并且数据满足线性回归的假设条件，如线性关系、独立性、常数方差和正态分布。
在使用统计软件时，选择合适的模型和参数，并进行充分的模型评估，以确保回归结果的有效性和可靠性。