以两种不同的方式绘制数据：

1. $\log(y)$与$x$
2. $\log(y)$与$\log(x)$

如果您的数据在第一种情况下看起来是线性的，那么您的数据采用的形式，并且该线将具有斜率。这可以从关系中看出。$y(x) = A\cdot c^x$$\log(c)$$\log(y) = \log(A\cdot c^x) = \log(c) x + \log(A)$

如果您的数据在第二种情况下看起来是线性的，那么您的数据可能来自形式的函数，并且该线将具有斜率。这可以从$y(x) = A\cdot x^c$$c$$\log(y) = \log(A\cdot x^c) = c\log(x) + \log(A)$

我会提到，如果您的多项式生成的数据具有非零截距，如果您的值范围不大，这有时会使它看起来呈指数级。如果您有一些想法来确定您的数据是否应该具有指数或多项式行为，则最好。这可以帮助您在应用此技术之前清理数据。如果您的数据嘈杂，这种影响显然会加剧，因为在不驱动任何低于 0 的 y 值的情况下移除截距要困难得多（您的回归会抱怨复数......）。$x$