请教一下怎么求指数函数回归方程的方法 设回归方程为 销售额【y】=a*技改投入【x】^b则 logy=log a+b log x把各样本值取对数后求《线性回归》的系数b和常数a’，则实际指数等于b，实际系数a等于m（取对数。
如何确定一个模型是线性回归还是非线性回归
怎样从线性回归方程式中算出相关系数？ 回归2113系数越大表示x 对y 影响越5261大，正回归系数表示y 随x 增大4102而1653增大，负回归系数表示y 随x 增大而减小.回归方程式^Y=bX+a中之斜率b，称为回归系数，表X每变动1单位，平均而言，Y将变动b单位.一元线性回归分析中，相关系数为1，就没什么意义了相关系数是变量之间相关程度的指标.样本相关系数用r表示，总体相关系数用ρ表示，相关系数的取值范围为[-1，1].|r|值越大，误差Q越小，变量之间的线性相关程度越高；r|值越接近0，Q越大，变量之间的线性相关程度越低.r=(求和号(Xi-x平均值)(Yi-y平均值)/根号(求和号(Xi-x平均值)^2求和号(Yi-y平均值)^2)(求和都是从1到n)r 一般用来度量线性相关性的程度
线性回归方程的b怎么求 1）用所给样本2113求出两个相关变量的(算术）平均值5261：x_=(x1+x2+x3+.+xn)/n，y_=(y1+y2+y3+.+yn)/n；2）分4102别计算分子和分母：（两个公式任选其一）1653分子=(x1y1+x2y2+x3y3+.+xnyn)-nx_Y_分母=(x1^2+x2^2+x3^2+.+xn^2)-n*x_^23)计算b：b=分子/分母扩展资料：理论模型给一个随机样本，一个线性回归模型假设回归子 和回归量 之间的关系是除了X的影响以外，还有其他的变数存在。我们加入一个误差项（也是一个随机变量）来捕获除了 之外任何对 的影响。所以一个多变量线性回归模型表示为以下的形式：其他的模型可能被认定成非线性模型。一个线性回归模型不需要是自变量的线性函数。线性在这里表示 的条件均值在参数 里是线性的。例如：模型 在 和 里是线性的，但在 里是非线性的，它是 的非线性函数。参考资料：线性回归方程_
用非线性回归法求出规律方程的步骤及公式？ 它们可能满足的函数不是多项式啊，就没有几次的说法了.比如可能圆锥曲线的一部分，或者幂函数，指数函数之类的.如果不要求完全一致就假设它是多项式也可以的，可以这样求：假设你已知n个点(xi，f(xi))，i从1取到n，就可以用.
请问相关系数，线性回归方程，相关指数的公式是什么？ 首先我要说，那个东西叫相关系数，不叫相关指数相关系数rr=n(写上面)∑i=1(写下面)(Xi-X的平均数)(Yi-Y平均数)/根号下[∑(样子同上)(Xi-X平均数）的平方*∑（样子同上）（Yi-Y平均数）的平方就是这样了你能看明白就明白了不能就算了
线性回归方程中，回归系数的含义是什么
线性回归方程的公式是什么
线性回归方程公式b怎么求 第一：用所2113给样本求出两个相关变量5261的(算术）平均值：x_=(x1+x2+x3+.+xn)/ny_=(y1+y2+y3+.+yn)/n第二：分4102别计算分子和分母：（两个公式1653任选其一）分子=(x1y1+x2y2+x3y3+.+xnyn)-nx_Y_分母=(x1^2+x2^2+x3^2+.+xn^2)-n*x_^2第三：计算 b：b=分子/分母用最小二乘法估计参数b，设服从正态分布，分别求对a、b的偏导数并令它们等于零，得方程组解为其中，且为观测值的样本方差.线性方程称为关于的线性回归方程，称为回归系数，对应的直线称为回归直线.顺便指出，将来还需用到，其中为观测值的样本方差.先求x，y的平均值X，Y再用公式代入求解：b=(x1y1+x2y2+.xnyn-nXY)/(x1+x2+.xn-nX)后把x，y的平均数X，Y代入a=Y-bX求出a并代入总的公式y=bx+a得到线性回归方程(X为xi的平均数，Y为yi的平均数)扩展资料分析按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。如果在回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多元线性回归分析。参考资料：线性回归方程的
