给定一组数据点，拟合一个线性回归模型，并给出相应的系数。


数据点: {(1,2), (3,4), (5,6), (7,8)}
线性回归模型的一般形式为y = b0 + b1*x，其中y是响应变量，x是解释变量，b0和b1是模型的系数。对于给定的数据点，我们可以使用最小二乘法估计模型的系数，如下所示：

b1 = Σ(xi - x_mean)*(yi - y_mean) / Σ(xi - x_mean)^2

b0 = y_mean - b1*x_mean

其中，xi和yi是第i个数据点的x和y值，x_mean和y_mean是所有数据点x和y值的平均值。使用上述公式，我们可以计算得到：

x_mean = (1+3+5+7)/4 = 4

y_mean = (2+4+6+8)/4 = 5

Σ(xi - x_mean)*(yi - y_mean) = (1-4)*(2-5) + (3-4)*(4-5) + (5-4)*(6-5) + (7-4)*(8-5) = 8

Σ(xi - x_mean)^2 = (1-4)^2 + (3-4)^2 + (5-4)^2 + (7-4)^2 = 20

因此，b1 = 8/20 = 0.4

b0 = 5 - 0.4*4 = 3.4

因此，拟合的线性回归模型为 y = 3.4 + 0.4*x