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文档简介

1、关于可线性化的回归分析第一张，PPT共十六页，创作于2022年6月复习回顾其中，第二张，PPT共十六页，创作于2022年6月复习回顾 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。第三张，PPT共十六页，创作于2022年6月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 cm154157158159160161162163 cm155156159162161164165166练习解：，第四张，PPT共十六页，创作于20

2、22年6月， 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中线性回归方程为第五张，PPT共十六页，创作于2022年6月新课讲解 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？ 第六张，PPT共十六页，创作于2022年6月 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。第七张，PPT共十六页，创作于2022年6月分析： 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

3、=2，变换后的数据如下表：设 ，则上式变为 ，第八张，PPT共十六页，创作于2022年6月对上表数据求线性回归方程得： 即：第九张，PPT共十六页，创作于2022年6月由此可得： ，曲线如图：这样一来，预测2008年的出口贸易量就容易多了。第十张，PPT共十六页，创作于2022年6月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：第十一张，PPT共十六页，创作于2022年6月2. 指数曲线：作变换得线形函数 。 第十二张，PPT共十六页，创作于2022年6月3. 倒指数曲线：作怎样的变换，得到线形函数的方程如何？ 思考交流第十三张，PPT共十六页，创作于2022年6月4. 对数曲线：作怎样的变换，得到线形函数的方程如何？ 第十四张，PPT共十六页，创作于2022年6月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

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