本文解释什么是对数回归以及它是如何执行的。此外，您可以查看对数回归的示例来充分理解该概念。

对数回归是一种在方程中包含对数的回归模型。具体来说，在对数回归中，取自变量的对数。因此，对数回归模型的方程为 y=a+b·ln(x)。

当样本数据形成对数曲线时，对数回归对于拟合回归模型非常有用，从而使回归模型更好地拟合样本数据。下面我们将了解何时应该执行对数回归。

因此，对数回归是非线性回归的一种，就像指数回归和多项式回归一样。

对数回归模型涉及取自变量的对数。因此，对数回归方程的公式为y=a+b·ln(x)。

金子：

是因变量。

是自变量。

是回归系数。

注意，y=a+b·ln(x)实际上是一条直线的方程，但它不是指原始变量x和y，而是指变量ln(x)和y。

当样本数据的图形是对数曲线时，即当点的图形类似于对数函数的图形时，我们需要进行对数回归。

看下面的散点图，线性回归模型已拟合到数据集。正如您所看到的，该线并不是数据的糟糕近似值，但是，如果您小心的话，图表开头的值会比结尾处的值增加得更快，因此该线与观察结果并不完全匹配。

因此，值得尝试创建一个对数回归模型，因为它看起来数据遵循对数曲线。对数回归模型得到的结果如下：

正如您在上图中所看到的，生成的对数回归模型更适合样本数据。事实上，决定系数从 66.87% 增加到 80.05%，因此模型现在可以更好地解释数据样本。因此，在这种情况下，最好使用逻辑回归来找到近似数据值的方程。

非线性回归的三种最常见情况是：

大家好，我是本杰明，一位退休的统计学教授，后来成为 Statorials 的热心教师。 凭借在统计领域的丰富经验和专业知识，我渴望分享我的知识，通过 Statorials 增强学生的能力。了解更多