非线性回归的转化

它在哪一节里

知识点不单独存在 —— 它属于变量间的相关关系与回归这一节。要理解它，通常得先看这一节讲什么。

两个变量之间存在不确定的依赖关系时用相关刻画方向与强弱，再用回归方程作出预测。

同一节的其他知识点

• 散点图与相关关系的判断把成对数据画成散点图，看点是否大致沿一条直线分布，从而判断相关性的方向与强弱。
• 相关系数与线性相关的强弱相关系数 r 的绝对值越接近 1 线性相关越强，r > 0 为正相关，r < 0 为负相关。
• 一元线性回归方程的最小二乘估计求一条直线使各数据点到它的竖直距离的平方和最小，由此得到的斜率与截距就是最小二乘估计。
• 回归方程的预测与残差分析把自变量的值代入回归方程得到预测值，再通过残差是否随机分布判断模型是否合适。

学习顺序：先学什么，后学什么

「这节里的前后」是编纂顺序（讲解顺序），说的是这一节讲到哪一步；「哪些节要在前面」才是先修关系。

学习「非线性回归的转化」

这个知识点还没有内容（还没有教材或出版物接进来）。现在能做的：看清它在坐标系里的位置 —— 先修是什么、学完之后通向哪里，然后把「我了解了」记下来。

自述不等于掌握：它只是「我知道这一条讲什么」，不会计入学习单元完成数。学习记录存在这台设备上。

还没有内容讲到这条知识点。导入并发布一份讲到它的材料后，Publishing 会在正文里找候选（带原句作证据）， 由人确认后挂到这条上。