9-非线性回归.ppt

非线性回归分析 非线性回归模型 非线性关系线性化的几种情况 对于指数曲线 ，令 , 可以将其转化为直线形式： ， 其中， ； 对于对数曲线 ，令 ， ，可以将其转化为直线形式： ； 对于幂函数曲线 ，令 ， ，可以将其转化为直线形式： 其中， ； * * 对于双曲线 ，令 ，转化为直线形式： ； 对于S型曲线 ，可 转化为直线形式： ； 对于幂乘积 ，只要令 ，就可以将其转化为线性形式 其中， ； 对于对数函数和 只要令 ，就可以将其化为线性形式 例:表3.2.1给出了某地区林地景观斑块面积（area）与周长（perimeter）的数据。下面我们建立林地景观斑块面积A与周长P之间的非线性回归模型 。 419.406 3 867.586 55 459.467 6 003.719 14 230.030 1 600.391 54 592.893 8 390.633 13 253.335 3 432.137 53 199.667 2 372.105 12 320.396 2 038.617 52 558.921 11 749.080 11 261.818 3 109.070 51 99.729 334.332 10 266.541 2 086.426 50 197.239 2 260.180 9 2 407.549 157 270.400 49 243.907 3 695.195 8 2 250.435 65 590.080 48 417.058 6 891.680 7 1 045.072 13 573.960 47 1 297.962 21 532.910 6 968.060 26 270.300 46 1 906.103 10 858.920 5 205.131 1 823.355 45 530.202 9 442.902 4 895.980 30 833.840 44 775.712 30 976.770 3 289.307 4 054.660 43 612.286 15 974.730 2 4 282.043 232 844.300 42 625.392 10 447.370 1 周长P 面积A 序号 周长P 面积A ?序号 表3.2.1 某地区各个林地景观斑块面积（m2）与周长（m） 292.235 2 651.414 70 918.312 7 985.926 29 347.136 6 336.383 69 1 246.977 26 447.160 28 267.951 4 304.281 68 1 700.965 31 020.100 27 503.784 6 993.355 67 791.943 1 4517.740 26 432.355 5 645.820 66 1 549.871 6 0619.020 25 437.355 4 064.137 65 414.790 6 205.016 24 609.801 6 617.270 64 415.151 8 359.465 23 1 172.916 13 157.660 63 498.656 5 738.953 22 326.317 4 519.867 62 8 226.009 46 9416.700 21 1 234.114 14 697.130 61 245.049 3 064.242 20 680.710 8 263.480 60 1 154.118 71 195.940 19 1 011.127 19 271.820 59 1 103.070 22 809.180 18 715.752 7 977.719 58