3可线性化的回归分析自主整理1
在具体问题中,我们首先应该作出原始数据(x,y)的________________,从_____________中看出数据的大致规律,再根据这个规律选择适当的参数进行拟合
对于非线性回归模型一般可转化为_________________,从而得到相应的回归方程
幂函数曲线y=axb
作变换μ=lny,v=lnxc=lna,得线性函数μ=c+bv
指数曲线y=aebx
作变换μ=lny,c=lna,得线性函数μ=c+bx
倒指数曲线y=aebx
作变换μ=lny,c=lna,v=,得线性函数μ=c+bv
对数函数y=a+blnx
作变换v=lnx,得线性函数y=a+bv
名师解惑如何根据原始数据求拟合函数
剖析:(1)可先由原始数据作散点图
(2)对于一些函数模型的图形要熟悉
如:①幂函数y=axb型的图象为:②指数曲线y=aebx(3)倒指数曲线y=aebx(4)对数曲线y=a+blnx(3)由散点图找出拟合函数的类型
(4)将非线性函数转化为线性函数
(5)求出回归方程
1讲练互动【例1】某地今年上半年患某种传染病人数y与月份x之间满足函数关系模型为y=aebx,确定这个函数解析式
月份x123456人数y526168747883分析:函数模型为指数型函数,可转化为线性函数,从而求出
解:设μ=lny,c=lna,则μ=c+bx
由已知X123456μ=lny3
4188=21,=25
3595,2=91,2=107
334,=90
3413,=3
22658,b===0
09,c=-b=4
22658-0
91158,∴μ=3
91158+0
91158·e0
绿色通道:基础模型为指数型,可两边取对数转化为