Nelineární regrese

ikona
Tento článek není dostatečně ozdrojován, a může tedy obsahovat informace, které je třeba ověřit.
Jste-li s popisovaným předmětem seznámeni, pomozte doložit uvedená tvrzení doplněním referencí na věrohodné zdroje.
Aproximace dat kvadratickou funkcí pomocí metody nejmenších čtverců

Nelineární regrese je statistická metoda používaná k modelování vztahů mezi nezávislými a závislými proměnnými. Na rozdíl od lineární regrese, která předpokládá lineární vztah mezi proměnnými, umožňuje nelineární regrese modelování složitějších vztahů.

Cílem nelineární regrese je nalézt předpis nelineární funkce, která co nejlépe vystihuje pozorovaná data. Výběr parametrů funkce závisí na povaze dat a předpokládaném tvaru nelineárního vztahu. Mezi běžně používané funkce patří exponenciální, logaritmické, mocninné či sigmoidní modely.

Pro odhad parametrů nelineárního modelu se nejčastěji používá metoda nejmenších čtverců. Mezi další metody patří metoda maximální věrohodnosti, bayesovské metody a metody matematické optimalizace.

Literatura

[editovat | editovat zdroj]
  • SMYTH, Gordon K.; PIEGORSCH, Walter W.; EL-SHAARAWI, Abdel H. Encyclopedia of environmetrics. Chichester: J. Wiley and sons ISBN 0471899976. 
  • RITZ, Christian; STREIBIG, Jens Carl. Nonlinear regression with R. New York, NY: Springer ISBN 978-0-387-09616-2 8. 
Pahýl
Pahýl
 Tento článek je příliš stručný nebo postrádá důležité informace.
Pomozte Wikipedii tím, že jej vhodně rozšíříte. Nevkládejte však bez oprávnění cizí texty.