నాన్ లీనియర్ రిగ్రెషన్ నిర్వచించడం

నాన్ లీనియర్ రిగ్రెషన్ అంటే ఏమిటి

నాన్ లీనియర్ రిగ్రెషన్ అనేది రిగ్రెషన్ విశ్లేషణ యొక్క ఒక రూపం, దీనిలో డేటా ఒక మోడల్‌కు సరిపోతుంది మరియు తరువాత గణిత విధిగా వ్యక్తీకరించబడుతుంది. సింపుల్ లీనియర్ రిగ్రెషన్ రెండు వేరియబుల్స్ (X మరియు Y) ను సరళ రేఖతో (y = mx + b) సంబంధం కలిగి ఉంటుంది, అయితే నాన్ లీనియర్ రిగ్రెషన్ తప్పనిసరిగా Y యొక్క ప్రతి విలువ యాదృచ్ఛిక వేరియబుల్ లాగా ఒక పంక్తిని (సాధారణంగా ఒక వక్రతను) ఉత్పత్తి చేయాలి. చతురస్రాల మొత్తాన్ని వీలైనంత తక్కువగా చేయడమే మోడల్ యొక్క లక్ష్యం. చతురస్రాల మొత్తం డేటా సమితి యొక్క సగటు నుండి ఎంత పరిశీలనలు మారుతుందో తెలుసుకునే కొలత. సెట్‌లోని సగటు మరియు డేటా యొక్క ప్రతి బిందువు మధ్య వ్యత్యాసాన్ని కనుగొనడం ద్వారా ఇది లెక్కించబడుతుంది. అప్పుడు, ఆ తేడాలు ప్రతి స్క్వేర్ చేయబడతాయి. చివరగా, స్క్వేర్డ్ బొమ్మలన్నీ కలిసి ఉంటాయి. ఈ స్క్వేర్డ్ బొమ్మల మొత్తం చిన్నది, మంచి ఫంక్షన్ సెట్‌లోని డేటా పాయింట్‌లకు సరిపోతుంది. నాన్ లీనియర్ రిగ్రెషన్ లోగరిథమిక్ ఫంక్షన్లు, త్రికోణమితి ఫంక్షన్లు, ఎక్స్‌పోనెన్షియల్ ఫంక్షన్లు మరియు ఇతర యుక్తమైన పద్ధతులను ఉపయోగిస్తుంది.

నాన్ లీనియర్ రిగ్రెషన్ బ్రేకింగ్

నాన్ లీనియర్ రిగ్రెషన్ మోడలింగ్ లీనియర్ రిగ్రెషన్ మోడలింగ్ మాదిరిగానే ఉంటుంది, ఇందులో రెండూ వేరియబుల్స్ సమితి నుండి ఒక నిర్దిష్ట ప్రతిస్పందనను గ్రాఫికల్ గా ట్రాక్ చేయడానికి ప్రయత్నిస్తాయి. సరళ నమూనాలు అభివృద్ధి చెందడానికి సరళ నమూనాలు చాలా క్లిష్టంగా ఉంటాయి, ఎందుకంటే ఫంక్షన్ ట్రయల్-అండ్-ఎర్రర్ నుండి ఉత్పన్నమయ్యే ఉజ్జాయింపుల (పునరావృత్తులు) ద్వారా సృష్టించబడుతుంది. గణిత శాస్త్రవేత్తలు గాస్-న్యూటన్ పద్ధతి మరియు లెవెన్‌బర్గ్-మార్క్వర్డ్ పద్ధతి వంటి అనేక స్థిర పద్ధతులను ఉపయోగిస్తున్నారు.