第二十四课 非线性回归分析现实世界中严格的线性模型并不多见，它们或多或少都带有某种程度的近似；在不少情 况下，非线性模型可能更加符合实际。由于人们在传统上常把“非线性”视为畏途，非线性 回归的应用在国内还不够普及。事实上，在计算机与统计软件十分发达的令天，非线性回归 的基本统计分析已经与线性回归一样切实可行。在常见的软件包中(诸如SAS、SPSS等等)，人们已经可以像线性回归一样，方便的对非线性回归进行统计分析。因此，在国内回 归分析方法的应用中，已经到了“更上一层楼”，线性回归与非线性回归同时并重的时候。对变量间非线性相关问题的曲线拟合，处理的方法主要有：首先决定非线性模型的函数类型，对于其中可线性化问题则通过变量变换将其线性化，从而归结为前面的多元线性回归问题来解决。若实际问题的曲线类型不易确定时，由于任意曲线皆可由多项式来逼近，故常可 用多项式回归来拟合曲线。若变量间非线性关系式已知(多数未知)，且难以用变量变换法将其线性化，则 进行数值迭代的非线性回归分析。一、可变换成线性的非线性回归在实际问题中一些非线性回归模型可通过变量变换的方法化为线
