建立和求解回归方程是临床执业医师在处理医学研究数据、分析变量之间关系时常用的统计方法，以下将详细介绍其步骤。

首先要收集数据，在医学研究中，需要收集自变量和因变量的相关数据。比如研究年龄与血压的关系，年龄就是自变量，血压就是因变量。要确保数据的准确性和完整性，避免因数据误差影响后续分析。

接着绘制散点图，将收集到的数据以自变量为横轴，因变量为纵轴绘制散点图。通过散点图可以直观地观察变量之间的关系。如果散点大致呈直线趋势，那么可以考虑使用线性回归方程进行分析。

然后就是确定回归方程的类型，最常见的是线性回归方程，其一般形式为y = a bx，其中y是因变量，x是自变量，a是截距，b是斜率。

之后进行参数估计，也就是求解a和b的值。常用的方法是最小二乘法，其原理是使各观测点到回归直线的纵向距离的平方和最小。通过一系列数学计算得出a和b的计算公式：b = [∑(xi - x̅)(yi - y̅)] / [∑(xi - x̅)²]，a = y̅ - b x̅，其中xi和yi是观测值，x̅和y̅分别是自变量和因变量的均值。

最后得到回归方程，将计算得到的a和b的值代入y = a bx中，就得到了具体的回归方程。

得到回归方程后，还需要对其进行检验，评估方程的拟合优度和显著性，以确定方程是否能够有效地描述自变量和因变量之间的关系。在实际应用中，也可以借助统计软件如SPSS、SAS等来完成回归方程的建立和求解，提高工作效率和准确性。