散点图用于评估独立变量\(X\)与依赖变量之间的关联类型 \(Y\)。通常,与散点图一直直线,也呼叫回归线。

此外,无论变量之间的线性关联程度如何,通常添加回归线。 当数据不遵循线性模式时,这可能会误导,而是遵循某种非线性的 图案是常见的指数模式。

首先,您需要拥有形式的数据对\((X_i, Y_i)\)。通常,当这些数据至少松散地聚集时 围绕一条直线,通过通过计算其系数来计算线性回归模型 最小二乘法。

现在,有时数据不遵循线性模式,具体地,存在快速增长模式 当独立变量的值\(X\)生长时,依赖变量\(Y\)

发生这种情况时,您还使用最小二乘技术来计算指数模型的系数 而不是申请"xyza"和\(Y\),你做了一点诀窍并适用于"XYZA"的对数和"XYZB >>"。

实际上,不建议。散点图的图形,模型参数的计算和图形 指数模型需要良好的数学计算,因为手工难以完成的原因。

强烈建议使用这样的在线统计计算器,或其他excel或您最喜欢的科学 计算器,但"牵手选项"几乎远离桌子。

不它不是。指数模型在\(X\)增加时,逐步发展,而线性模型以与\(X\)相同的速度增长 增加。

存在结构差异。实际上,在指数模型中,"x"显示为模型中的指数,而 在电力回归中,"X"出现在基础上,这导致更大的增长率为更大的\(X\) 对于指数模型。

您可以使用其他图形制造商进行不同的情况。例如,如果您怀疑或知道线性回归 是合适的,那么你可以使用它 散点图送商 和A一起 线性回归器 。

另一方面,如果你没有线性模式,那么因为成长速度似乎没有 x随着x的增加,它可能是但它不一定必须是指数模型,因为它也可以是 电力回归模型或a 多项式回归