对数回归是一种非线性回归模型,它假设因变量和自变量之间存在对数关系。与线性回归不同,对数回归利用对数函数来捕捉自变量与因变量之间的非线性关系。通过对数变换,我们可以将原本的非线性关系转化为线性关系,从而使用线性回归的方法进行建模和分析。
在客观世界中普通存在着变量之间的关系，变量之间的关系一般来说可以分成确定性关系和不确定关系，确定性关系是说变量之间的关系是可以用函数关系来表示的，另一种不确定性关系即所谓相关关系。例如人的身高和体重之间存在关系，一般来说，人高一些，体重要重一些，但同样高的人，体重往往不一样，人的血压与年龄之间也存在关系，但同年龄人血压往往是不相同的，气象中的温度和湿度之前的关系也是这样，这是因为我们涉及的变量是随机变量，上述所说的就是不确定性关系。回归分析是研究相关关系的是一种数学工具，是用一个变量取得的值去估计另一个变量所取得的值。回归分析按照涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析；按照因变量的多少，可分为简单回归分析和多重回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。如果在回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且自变量之间存在线性相关，则称为多重线性回归分析。回归的含义是什么出自高尔顿种豆子的实验，通过大量数据统计，他发现个体小的豆子往往倾向于产生比其更大的子代，而个体大的豆子则倾向于产生比其小的子代，然后高尔顿认为这是由于新个体在向这种豆子的平均尺寸“回归”，大概的意思就是事物总是倾向于朝着某种“平均”发展，也可以说是回归于事物本来的面目。