对数据做log以后得到不错的回归模型,但还原数据后误差很多

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原始数据不是线性，然后我对因变量log以后(大概3~6)，做回归，调整后的R方0.99 各项参数显著 残差(-0.3~0.5)
但是还原以后 就变成了β=estimateβ*exp{error}
结果拟合数据和真是数据就差得很远
但是我想着对非线性数据取log是一种常见方法 所以在估计的还原的时候应该有更成熟的技术？？
求教怎么破

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关键词：回归模型 不错的 Log estimate Error 因变量 error 模型 技术

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