¿Cuáles son los modelos de regresión no lineal más comunes?
1. Modelo no lineal simple
Los modelos de regresión no lineal se utilizan ampliamente en la investigación económica. Algunos modelos de regresión no lineal se pueden convertir en modelos de regresión lineal mediante sustitución directa o sustitución indirecta, pero también hay algunos modelos de regresión no lineal que no se pueden convertir en modelos de regresión lineal mediante sustitución.
2. Regresión curvilínea que se puede convertir en regresión lineal
En problemas prácticos, existen muchos modelos de regresión donde la relación entre la variable explicada y y la variable explicativa × no es lineal. Algunos de estos modelos de regresión se pueden transformar en relaciones lineales de modelos de regresión no lineales comunes mediante la transformación funcional de variables independientes o variables dependientes, y la regresión lineal se utiliza para resolver parámetros desconocidos y realizar diagnósticos de regresión.
3. Regresión polinómica
El modelo de regresión polinómica es un modelo de regresión de curvas importante. Este modelo generalmente se convierte fácilmente en una regresión lineal múltiple general para su procesamiento.
4. Modelo no lineal
En la regresión no lineal, la fórmula cuadrática y de descomposición SST=SSR+SSE ya no es válida, similar al coeficiente de determinación complejo en la regresión lineal, que define la no linealidad. Índice de correlación de regresión: R/2=1-SSE/SST
Información ampliada
En muchos problemas prácticos, la función de regresión suele ser una función no lineal más compleja. Las soluciones a funciones no lineales generalmente se pueden dividir en dos categorías: las que convierten la no linealidad en linealidad y las que no pueden.
En el análisis de regresión, se divide en análisis de regresión lineal y análisis de regresión no lineal en función de si la expresión funcional que describe la relación causal entre la variable independiente y la variable dependiente es lineal o no lineal. Por lo general, el análisis de regresión lineal es el método de análisis más básico. Cuando se encuentran problemas de regresión no lineal, se pueden utilizar métodos matemáticos para convertirlos en problemas de regresión lineal.