Regression model
多项式回归
多项式回归是一种回归方法，通过包含解释变量的平方项和更高次幂项来模拟非线性关系，它是响应面分析的核心工具。正如 Montgomery、Peck 和 Vining 在《线性回归分析导论》(2012) 中所阐述的，尽管拟合曲线是弯曲的，但它在参数上仍然是线性的。
阅读完整方法
仅限会员
登录使用免费账户登录即可阅读本节。
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
来源
- Montgomery, D. C., Peck, E. A. & Vining, G. G. (2012). Introduction to Linear Regression Analysis. Wiley. ISBN: 978-0470542811
如何引用本页
ScholarGate. (2026, June 1). Polynomial Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/zh/statistics/polynomial-regression
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Lasso 回归机器学习↔ compare
- 普通最小二乘法 (OLS) 回归计量经济学↔ compare
- 响应面方法 (RSM)实验设计↔ compare
- 岭回归（Ridge Regression）机器学习↔ compare