Ce este regresia neliniară
Regresia neliniară este o formă de analiză de regresie în care datele sunt potrivite unui model și apoi exprimate ca o funcție matematică. Regresia liniară simplă raportează două variabile (X și Y) cu o linie dreaptă (y = mx + b), în timp ce regresia non-liniară trebuie să genereze o linie (de obicei o curbă) ca și cum fiecare valoare a lui Y ar fi o variabilă aleatoare. Scopul modelului este de a face suma pătratelor cât mai mici. Suma pătratelor este o măsură care urmărește cât de mult variază observațiile în funcție de media setului de date. Se calculează prin prima constatare a diferenței dintre media și fiecare punct de date din set. Apoi, fiecare dintre aceste diferențe este pătrat. În cele din urmă, toate figurile pătrate sunt adăugate împreună. Cu cât este mai mică suma acestor cifre pătrate, cu atât funcția se potrivește mai bine punctelor de date din set. Regresia neliniară folosește funcții logaritmice, funcții trigonometrice, funcții exponențiale și alte metode de montare.
Reducerea regresiei neliniare
Modelarea regresiei neliniare este similară cu modelarea regresiei liniare, prin faptul că ambele încearcă să urmărească grafic un răspuns particular dintr-un set de variabile. Modelele neliniare sunt mai complicate decât modelele liniare de dezvoltat, deoarece funcția este creată printr-o serie de aproximări (iterații) care pot provoca din încercare și eroare. Matematicienii folosesc mai multe metode consacrate, cum ar fi metoda Gauss-Newton și metoda Levenberg-Marquardt.
