非線形回帰
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2022/02/18 08:15 UTC 版)
統計学において、非線形回帰（ひせんけいかいき、英: Nonlinear regression）は、観測から得られたデータがモデルパラメータの非線形結合であり、1つ以上の独立した変数に依存する関数によってモデル化される回帰分析の一形式である。データは逐次近似法によって当て嵌められる。
- ^ R.J.Oosterbaan, 1994, Frequency and Regression Analysis. In: H.P.Ritzema (ed.), Drainage Principles and Applications, Publ. 16, pp. 175-224, International Institute for Land Reclamation and Improvement (ILRI), Wageningen, The Netherlands. 90-70754-33-9 . Download as PDF : [1]
- ^ R.J.Oosterbaan, 2002. Drainage research in farmers' fields: analysis of data. Part of project “Liquid Gold” of the International Institute for Land Reclamation and Improvement (ILRI), Wageningen, The Netherlands. Download as PDF : [2]. The figure was made with the SegReg program, which can be downloaded freely from [3]
- ^ このモデルは生化学の慣習では以下のように表記される:
![{\displaystyle v={\frac {V_{\max }\ [{\mbox{S}}]}{K_{m}+[{\mbox{S}}]}}}](http://weblio.hs.llnwd.net/e7/img/dict/wkpja/https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/ddb07a5f0c5464d685c5ab5072a8bee836260b6d)
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非線形回帰
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2020/10/21 00:49 UTC 版)
液相線温度はニューラルネットワークと離散的なピーク関数を用いた非直線回帰によってモデル化されている。離散的なピーク関数のアプローチは、1つの初晶領域の中では線形回帰が適用でき、共晶点で突然に変化が起こるという観測に基づいている。
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