Régression non linéaire
méthode d'estimation qui cherche à ajuster une courbe à un ensemble de données, où le modèle mathématique de la relation entre les variables dépendantes et indépendantes n'est pas linéaire
Régression non linéaire
Une régression non linéaire consiste à ajuster un modèle, en général non linéaire, y = ƒa1, …, am(x) pour un ensemble de valeurs (xi, yi)1 ≤ i ≤ n. Les variables xi et yi peuvent être des scalaires ou des vecteurs. Par « ajuster », il faut comprendre : déterminer les paramètres de la loi, (a1, …, am), afin de minimiser S = ||ri||, avec : ri = yi - ƒa1, …, am(xi). ||…|| est une norme. On utilise en général la norme euclidienne, ou norme ℓ2 ; on parle alors de méthode des moindres carrés. (Illustrations extraites du livre Calcul d'incertitudes).
Lire sur Wikipédia · Image Mathieu ROUAUD, CC BY-SA 4.0
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