Регрессии, нелинейные относительно включенных в анализ объясняющих переменных, но линейные по оцениваемым параметрам, например

– полиномы различных степеней –

,

;

– равносторонняя гипербола

;

– полулогарифмическая функция

.

2. Регрессии нелинейные по оцениваемым параметрам:

А) нелинейные регрессии внутренне линейные:

Б) нелинейные регрессии внутренне нелинейные, (зачеркнуть E):

Для оценки параметров нелинейных моделей используются 2 подхода.

Первый подход основан на линеаризации модели и заключается в том, что с помощью подходящих преобразований исходных переменных исследуемую зависимость представляют в виде линейного соотношения между преобразованными переменными.

Второй подход обычно применяется в случае, когда подобрать соответствующее линеаризующее преобразование не удается. В этом случае применяются методы нелинейной оптимизации на основе исходных данных.