Apa itu Regresi Nonlinear
Regresi nonlinier adalah suatu bentuk analisis regresi di mana data cocok dengan model dan kemudian dinyatakan sebagai fungsi matematika. Regresi linier sederhana menghubungkan dua variabel (X dan Y) dengan garis lurus (y = mx + b), sedangkan regresi nonlinear harus menghasilkan garis (biasanya kurva) seolah-olah setiap nilai Y adalah variabel acak. Tujuan dari model ini adalah untuk membuat jumlah kotak sekecil mungkin. Jumlah kuadrat adalah ukuran yang melacak seberapa banyak pengamatan berbeda dari rata-rata kumpulan data. Ini dihitung dengan terlebih dahulu menemukan perbedaan antara rata-rata dan setiap titik data dalam set. Kemudian, masing-masing perbedaan itu dikuadratkan. Terakhir, semua angka kuadrat ditambahkan bersama-sama. Semakin kecil jumlah angka kuadrat ini, semakin baik fungsinya sesuai dengan titik data di set. Regresi nonlinier menggunakan fungsi logaritmik, fungsi trigonometri, fungsi eksponensial, dan metode pemasangan lainnya.
Hancurkan Regresi Nonlinear
Pemodelan regresi nonlinear mirip dengan pemodelan regresi linier di mana keduanya berusaha untuk melacak respons tertentu dari serangkaian variabel secara grafis. Model nonlinier lebih rumit daripada model linier untuk dikembangkan karena fungsinya dibuat melalui serangkaian aproksimasi (iterasi) yang mungkin berasal dari coba-coba. Matematikawan menggunakan beberapa metode yang mapan, seperti metode Gauss-Newton dan metode Levenberg-Marquardt.
