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線性迴歸模型和非線性迴歸模型的區別是

線性就是每個變數的指數都是1,而非線性就是至少有一個變數的指數不是1。


通過指數來進行判斷即可。
線性迴歸模型,是利用數理統計中迴歸分析,來確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關係的一種統計分析方法,運用十分廣泛。其表達形式為y = w'x+e,e為誤差服從均值為0的正態分佈。線性迴歸模型是利用稱為線性迴歸方程的最小平方函式對一個或多個自變數和因變數之間關係進行建模的一種迴歸分析。這種函式是一個或多個稱為迴歸係數的模型引數的線性組合。只有一個自變數的情況稱為簡單迴歸,大於一個自變數情況的叫做多元迴歸。
非線性迴歸,是在掌握大量觀察資料的基礎上,利用數理統計方法建立因變數與自變數之間的迴歸關係函式表示式(稱迴歸方程式)。迴歸分析中,當研究的因果關係只涉及因變數和一個自變數時,叫做一元迴歸分析;當研究的因果關係涉及因變數和兩個或兩個以上自變數時,叫做多元迴歸分析。