提高非线性函数近似回归模型预测精度的探讨
关键词：
常用非线性函数近似回归模型的求法，通常是采用把非线性函数进行变量代换，转化为线性方程后进行线性回归，然后还原为非线性函数，即曲线直线化的回归方法。该方法在变换过程中，会严重影响到一些非线性函数近似回归模型的预测精度，下面分析产生该问题的原因，并给出解决此问题的方法。
原理与方法
对于n对实测数据{(xi ,yi )｜i=1,2,…,n}，倘若它们之间的函数关系是非线性的，但可以通过变量代换Y=f(y)把它们转化为线性关系，就可以用最小二乘法求出它们的近似回归模型。令S1 =Σ(yi -
i )2 ，据文献〔1〕我们得到S1 的近似式为 
对S1 应用最小二乘原理 ......
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