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单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,可线性化的回归分析,复习回顾,其中,,,复习回顾,线性相关系数,r,及性质:,值越大,变量的线性相关程度就越高;,值越接近于,0,,线性相关程度就越低。,,其中 。,当 时,两变量,正相关,;,当 时,两变量,负相关,;,当 时,两变量,线性不相关,。,1,、下表是随机抽取的,8,对母女的身高数据,试根据这些数据探讨,y,与,x,之间的关系,母亲身高,女儿身高,cm,154,157,158,159,160,161,162,163,cm,155,156,159,162,161,164,165,166,练习,解,:,,,,,,,,,所以:,所以可以认为,与,之间具有较强的线性相关,的,关系线性回归模型,y=,a+bx,中,线性回归方程为,新课讲解,下表按年份给出了,19812001,年我国出口贸易,量(亿美元)的数据,根据此表你能预测,2008,年我,国的出口贸易量么?,从散点图中观察,数据与直线的拟合性不好,,若用直线来预测,误差将会很大。,而图像近似指数函数,呈现出非线性相关性。,分析:,考虑函数 来拟合数据的变化关系,将其转,化成线性函数,两边取对数:,即线性回归方程,记,1981,年为,x=1,,,1982,年为,x=2,,,变换后的数据如下表:,设 ,则上式变为 ,,对上表数据求线性回归方程得:,即:,由此可得: ,曲线如图:,这样一来,预测,2008,年的出口贸易量就容易多了。,将下列常见的非线性回归模型转化为线性回归模型。,作变换,得线形函数 。,1.,幂函数:,2.,指数曲线:,作变换,得线形函数 。,3.,倒指数曲线:,作怎样的变换,得到线形函数的方程如何?,思考交流,4.,对数曲线:,作怎样的变换,得到线形函数的方程如何?,下表是一组实验数据:,试分析 与 之间是否具有线性相关关系,,若有,求 与,之间的回归方程。,动手做一做,小结,非线性回归方程:,对某些特殊的非线性关系,可以通过变换,将非,线性回归转化为线性回归,然后用线性回归的方法进,行研究,最后再转换为非线性回归方程。,常见非线性回归模型:,1.,幂函数:,2.,指数曲线:,3.,倒指数曲线:,4.,对数曲线:,
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