1. 线性回归和非线性回归没有实质性的区别,都是寻找合适的参数去满足已有数据的规律.拟和出来的方程（模型）一般用来内差计算或小范围的外差.
2. Y与X之间一般都有内部联系,如E=m*c^2. 所以回归前可收集相关信息,或可直接应用.
3. Y 和每个X之间作出散点图,观察他们的对应关系.如果是线性的,改参数可以适用线性回归；否则,可考虑非线性回归.
4. 线性回归可直接用最小二乘法计算对应系数,对系数做假设检验（H0： b＝0, Ha： b0), 排除影响小的变量,再次回归即可； 非线性可以考虑对X或Y作变换,如去对数,平方,开方,指数等,尽可能转化为线性回归即可.
5.参考拟和优度R^2 和方差S,对模型的准确性有一定的认识.
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