如果两个变量不呈线性关系，不能直接利用线性回归方程建立两个变量的关系，可以通过变换的方法转化为线性回归模型.下面对此类回归分析问题作简单的分析，以供参考.
　　一、解决回归分析的基本步骤
　　1.确定研究对象，明确哪个变量是解释变量，哪个变量是预报变量.
　　2.若问题中已给出经验公式，这时可以将变量x进行置换（换元），将变量的非线性关系转化为线性关系，将问题化为线性回归分析问题来解决.
　　3.若问题中没有给出经验公式，需要我们画出已知数据的散点图，通过与各种已知函数（如反比例函数、指数函数、对数函数、幂函数等）的图象作比较，选择一种与这些散点拟合得最好的函数，然后采用适当的变量置换，将问题化为线性回归分析问题来解决.
　　4.得出结果后分析是否有异常，若存在异常，则检查数据是否有误，或模型是否合适等.
　　二、典例体验
　　点评：对于未给出回归模型的非线性回归问题，一般通过散点图先直观发现相关关系，并选择熟悉的函数模型（幂函数，指数函数，对数函数，二次函数等）进行拟合，然后通过转化并用最小二乘法建立回归模型，最后通过分析残差、相关指数等，分析拟合的效果，评价模型的好坏.
　　点评：在没有回归曲线模型的问题中，应注意利用散点图合理拟合相应的样本点的类型，并与有关的已知函数图象相比较，寻找最佳的拟合效果.
　　[山东省寿光市寿光中学 （262704）]