样本回归函数
样本回归函数也称为经验回归函数模型为 y^ = a^ + b^ x其中a^ 、b^为根据样本数据估计出来的值，y^也是通过估计所得的方程预测出来的值。非实际模型，只是用来拟合实际模型。
中文名
样本回归函数
问回归函数的四种表达式
问题描述：
回归函数的含义
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回归函数是用来描述一个自变量与因变量之间关系的函数，主要用于预测和解释数据。常见的回归函数有线性回归、多项式回归、指数回归和对数回归四种表达式。
线性回归是最常见的回归分析，它的表达式是y = mx + b，其中y是因变量，x是自变量，m是斜率，b是截距。
多项式回归是将自变量的高次项加入到线性回归中，形成y = a + bx + cx^2 + … + nx^n的表达式。
指数回归是将因变量取自然指数函数，形成y = a*e^(bx)的表达式。
对数回归是将自变量和因变量取对数，形成y = a + bx的表达式。这些回归函数的不同表达式使得我们能够更好地适应不同的数据和问题，提高模型的预测和解释性能。
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