在 '代数和三角学2e' 上创建一个引人入胜且易于访问的电子学习模块，专为没有该主题知识的中学生量身定制。
We are writing on chapter '线性函数'. In particular, section '将线性模型拟合到数据'. We have already covered the following unit in this section: '绘制和解释散点图'. We have already covered the following units in this section: '绘制和解释散点图', '寻找最合适的产品线'. Write a new unit titled '区分线性和非线性模型'. Here's some text for inspiration: 正如我们在上面的蟋蟀啁啾模型中看到的，一些数据显示出很强的线性趋势，但其他数据，如按年龄绘制的期末考试分数，显然是非线性的。大多数计算器和计算机软件也可以为我们提供相关系数，这是衡量线条与数据拟合程度的指标。许多图形计算器要求用户打开“诊断开启”选项来找到相关系数，数学家将其标记为$r$。相关系数提供了一种简单的方法来了解数据离直线有多近。.

不要使用传统的教科书方法，而是使用基于故事的叙述来解释概念。尝试：

    - 避免使用技术术语，并以直接、对话的语气表达想法，以激发好奇心并与年轻观众的经历产生联系。
    - 包括思想实验和现实生活场景等互动元素。 目标是主题平易近人且有趣，激发人们对其如何应用于日常生活的好奇心。
    - 不要在开头使用“欢迎来到本单元”等介绍性短语或在结尾使用结论。 不要使用图像。
区分线性和非线性模型