Cita:
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Empezado por Delphius
Inconveniente:
El método de mínimos cuadrados sólo se puede aplicar cuando existe una relación lineal (proporcional o inversamente proporcional) |
Esto en realidad es relativo ya que es posible linealizar la relación:
Algunos problemas de regresión no lineal pueden linealizarse mediante una transformación en la formulación del modelo. Por ejemplo, consideremos el problema de regresión no lineal (ignorando el término de error):
Algunos problemas de regresión no lineal pueden linealizarse mediante una transformación en la formulación del modelo. Por ejemplo, consideremos el problema de regresión no lineal (ignorando el término de error):
y= a exp(bx)
Aplicando logaritmos a ambos lados de la ecuación, se obtiene:
ln(y) = ln(a) + bx;
Aunque es sumamente complicado podría aplicarse por tramos y luego obtenerse una función suma de todos los tramos de la curva.
Pero también podría hacerse usando el algoritmo de gauss newton, éste se utiliza para resolver problemas no lineales de
mínimos cuadrados. Es una modificación del
método de optimización de Newton que nos usa segundas derivadas y se debe a
Carl Friedrich Gauss.
Saludos