2 回归分析(二)明目标、知重点 1
进一步体会回归分析的基本思想
通过非线性回归分析,判断几种不同模型的拟合程度
常见的非线性回归模型有幂函数曲线 y = ax b ,指数曲线 y = a e bx
倒指数曲线,对数曲线 y = a + b ln x
非线性函数可以通过变换转化成线性函数,得到线性回归方程,再通过相应变换得到非线性回归方程
探究点一 非线性回归模型思考 1 有些变量间的关系并不是线性相关,怎样确定回归模型
答 首先要作出散点图,如果散点图中的样本点并没有分布在某个带状区域内,则两个变量不呈现线性相关关系,不能直接利用回归方程来建立两个变量之间的关系,这时可以根据已有的函数知识,观察样本点是否呈指数函数关系或二次函数关系,选定适当的回归模型
思考 2 如果两个变量呈现非线性相关关系,怎样求出回归方程
答 可以通过对解释变量进行变换,如对数变换或平方变换,先得到另外两个变量间的回归方程,再得到所求两个变量的回归方程
例 1 某地区不同身高的未成年男性的体重平均值如下表:身高 x/cm60708090100110体重 y/kg6
50身高 x/cm120130140150160170体重 y/kg20
05试建立 y 与 x 之间的回归方程
解 根据上表中数据画出散点图如图所示
由图看出,样本点分布在某条指数函数曲线 y=的周围,于是令 z=ln y
x60708090100110120130140150160170z1
01画出散点图如图所示
由表中数据可得 z 与 x 之间的线性回归方程:z =0
020x,则有y =e0