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数据分析：回归分析：多项式回归分析教程

1理解多项式回归

1.1多项式回归的基本概念

多项式回归是一种线性回归的扩展，它通过引入变量的高次幂来拟合数据，从而能够处理非线性的关系。在标准的线性回归中，模型假设因变量与自变量之间存在线性关系，即：

y

其中，y是因变量，x是自变量，β0和β1是模型参数，

y

这里的xn表示自变量的n

1.2多项式回归与线性回归的区别

线性回归和多项式回归的主要区别在于它们处理数据关系的方式。线性回归假设数据之间的关系是直线的，而多项式回归则允许数据之间的关系是曲线的。这种能力使得多项式回归在处理具有非线性趋势的数