非線形回帰とは
非線形回帰は、データがモデルに適合し、数学関数として表される回帰分析の形式です。 単純な線形回帰は、2つの変数（XおよびY）を直線（y = mx + b）に関連付けますが、非線形回帰は、Yのすべての値が確率変数であるかのように直線（通常は曲線）を生成する必要があります。 モデルの目標は、二乗和を可能な限り小さくすることです。 平方和は、データセットの平均からどれだけの観測値が変化するかを追跡する尺度です。 これは、最初にセット内のデータの平均点とすべての点の差を見つけることによって計算されます。 次に、それらの違いのそれぞれが二乗されます。 最後に、四角い数字のすべてが一緒に追加されます。 これらの2乗図の合計が小さいほど、関数はセット内のデータポイントによりよく適合します。 非線形回帰は、対数関数、三角関数、指数関数、およびその他の近似法を使用します。
非線形回帰の分解
非線形回帰モデリングは、一連の変数から特定の応答をグラフィカルに追跡しようとするという点で、線形回帰モデリングに似ています。 関数は試行錯誤から生じる可能性のある一連の近似（反復）を通じて作成されるため、非線形モデルの開発は線形モデルよりも複雑です。 数学者は、Gauss-Newton法やLevenberg-Marquardt法など、いくつかの確立された方法を使用します。
