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1、非线性回归,用回归方程解释问题时需要注意的问题：,（1）回归方程只适用于我们所研究的样本的总体（2）回归方程具有一定的时效性（3）样本的取值范围会影响回归方程的适用范围（4）预报值不是预报变量的精确值,2,复习：建立回归模型的基本步骤,（1）确定研究对象，明确哪个是解释变量，哪个是预报变量（2）画出散点图，观察它们之间的关系（3）由经验确定回归方程的类型（4）按一定规则（如最小二乘法）估计回归方程中的参数（5）得出结果后分析残差散点图，是否有异常,在解决实际应用问题时，常遇到一些非线性回归问题。对于这类问题，常采用适当的变量代换，把问题转化为线性回归问题，求出线性回归模型后回代，得到非线性回归
2、方程。,4,问题2： 一只红铃虫的产卵数 y 和温度 x 有关，现收集了7组观测数据：试建立 y 关于 x 的回归方程,5,（1）画出散点图,6,对于非线性回归问题，常采用适当的变量代换，把问题转化为线性回归问题，求出线性回归模型后代回，得到非线性回归方程。,样本点没有分布在某个带形区域内，那么两个变量之间不呈线性相关关系，不能直接利用线性回归方程来建立两个变量之间的关系。,7,（2）确定回归类型，求非线性回归方程, 回归模型1 指数函数型, 观察：样本点分布在某一条指数函数曲线的周围，其中 是待定参数,变量代换：令 ， 变换后样本点应该分布在直线 的周围 其中,8, 新数据及散点图：,9, 得非线性回归方程：, 得线性回归方程：,10,（2）确定回归类型，求非线性回归方程, 回归模型2 二次函数型, 观察：样本点分布在某一条二次函数曲线的周围，其中 是待定参数,变量代换：令 ， 变换后样本点应该分布在直线 的周围 其中,11, 新数据及散点图：,12, 得非线性回归方程：, 得线性回归方程：,13,（3）利用残差分析，判定回归模型的拟合效果,14,课堂小结,15,1.本节课解决了什么问题？,2.解决1中问题的思想、方法和步骤分别是怎样的？,
