什么是线性和非线性？
线性关系是指两个元素之间存在一定的关联，关系是以线性方式来表示的，即一个变量变化时另一个也会随之变化；而非线性关系则是指两个元素之间存在关联，但关系不是以线性方式来表示的。非线性关系可以用不同的方程来表示，比如多项式拟合方法或者非线性拟合方法1。 线性的关系可以理解为一阶导数为常数的函数，而非线性的关系则一阶导数不为常数2。 相应地，具有叠加性的系统是线性系统，反之则属于非线性系统3。
什么叫线性和非线性？
所谓线性，就是指y=ax+b这种形式
不知你是否有学过线性规划，线性往往指的就是一次，即上面提到的y=ax+b的形式，不包含高次或者根号之类搞怪的内容
线性的问题往往是比较“良好”的问题，因为它们形式简单心地单纯，基本不会为难你。如果有什么误差，因为是线性的缘故也比较容易估计。常见的线性问题有匀速直线运动的物体经过若干时间t行进的距离s，或者购买同一商品但不享受折扣优惠时购买商品的数量与要支付的价格之间的关系。反正，它们的数学形式都是一次的。
所谓非线性则正好相反，它们往往形貌诡异千奇百怪，虽然有些看起来比较平易近人，但多数的复杂程度让人敬而远之。而且，由于它们没有线性那么良好的性质，一个很小的误差就可能造成“失之毫厘，谬之千里”的情况。但不幸的是，我们周围的大多数问题都是非线性的，所谓的很多线性问题都是科学家们一厢情愿地对某个非线性问题的近似而已。
反正在数学上，线性指的是一次，而非线性就是指并非一次的其他情况。
什么是线性关系
两个变量之间存在一次方函数关系，就称它们之间存在线性关系。正比例关系是线性关系中的特例，反比例关系不是线性关系。更通俗一点讲，如果把这两个变量分别作为点的横坐标与纵坐标，其图象是平面上的一条直线，则这两个变量之间的关系就是线性关系。即如果可以用一个二元一次方程来表达两个变量之间关系的话，这两个变量之间的关系称为线性关系，因而，二元一次方程也称为线性方程。推而广之，含有n个变量的一次方程，也称为n元线性方程。
什么是线性关系
- 什么是线性关系
- 两个变量之间存在一次方函数关系，就称它们之间存在线性关系。正比例关系是线性关系中的特例，反比例关系不是线性关系。更通俗一点讲，如果把这两个变量分别作为点的横坐标与纵坐标，其图象是平面上的一条直线，则这两个变量之间的关系就是线性关系。即如果可以用一个二元一次方程来表达两个变量之间关系的话，这两个变量之间的关系称为线性关系，因而，二元一次方程也称为线性方程。推而广之，含有n个变量的一次方程，也称为n元线性方程，不过这已经与直线没有什么关系了。
线性关系又称为正比例关系是么？ 正比例关系是y随x变化而变化还是只能y随x增大而增大？
- 线性关系又称为正比例关系是么？正比例关系是y随x变化而变化还是只能y随x增大而增大？
- 线性关系不一定是正比例。线性就是指y和x的变化在相同的区间，变化值是一样的。就是一条直线。
（公司财务管理） 在完全正相关下，由资产组合的期望收益和综合标准差组成的机会线是一条直线（线性关系
- （公司财务管理）在完全正相关下，由资产组合的期望收益和综合标准差组成的机会线是一条直线（线性关系），此时不存在无效集，机会集与有效集完全重合。什么意思？哪个区域是有效集，无效集，机会集？我会悬赏的
- 那是证券市场线，这牵扯到证券投资组合的问题，证券市场对每一个公司每一项资产都是合适的，通过风险系数带入方程，都能得到必要收益率，每一个点都是一个有效的选择，都是有效集，不会出现同样的风险出现无数个结果的情形，这些情形都是机会集，但是只有一个是最合适的是有效集，除了最合适的其他结果都是无效集。
一组线性关系的数据，想知道斜率最高和斜率最低的线是多少，用matlab，excel或者其他软件怎么办到呢？
- 我现在有下面一组数据，他们是线性关系的，这个图是我用matlab里的曲线拟合得出来的（箭头是我自己加的）。我现在想知道斜率最高的那条线和斜率最低的那条线是多少，用matlab或者excel或者其他软件怎么办到呢？谢谢！！！！！
- 如果同一个x对应多个y 你可以选出来已知x下最大或最小的y值 然后用fit 做线性回归 回归参数里会有斜率
高中物理牛顿第二定律。 求大神解答图中为什么 f1=13F+umg 并且呈线性关系？
- 整道题没有问题 这又这一过程有疑惑 求解答
- 呵呵，就是牛二和整隔结合，不是很难。你应该知道f1最大值是2μmg，f2最大值是32μmg，当AB相对静止时，f2就是32μmg；那么对整体，就有F-32μmg=3ma，对A，又有F-f1=2ma，两式联立，就出来了，你自己可以试试。
SPSS残差图出现线性关系？
- 第一次做SPSS残差图，不知为何每次做出来的结果都非常糟糕，残差与y之间有明显线性关系，但模型的sig值又统统都是0.000，cook距离最高也不超过0.1，请问是什么原因？
- 数据本身所致
