¿Qué es un modelo lineal y que uno no lineal?

La diferencia fundamental entre las regresiones lineal y no lineal, y la base para los nombres de los análisis, son las formas funcionales aceptables del modelo. Específicamente, la regresión lineal requiere parámetros lineales mientras que la no lineal no.

¿Cómo saber si un modelo de regresion es lineal?

Para que la aplicación de un modelo de regresión lineal resulte procedente debe cumplirse que los valores de respuesta (y) sean independientes entre sí y la relación entre las variables sea lineal de la forma: Y = f (x1, x2, …)

¿Qué indica la regresión lineal?

La regresión lineal permite predecir el comportamiento de una variable (dependiente o predicha) a partir de otra (independiente o predictora). Tiene presunciones como la linearidad de la relación, la normalidad, la aleatoridad de la muestra y homogeneidad de las varianzas. La regresión no prueba causalidad.

¿Qué es la regresión no lineal?

Regresión no lineal es un método para encontrar un modelo no lineal para la relación entre la variable dependiente y un conjunto de variables independientes.

¿Por qué el modelo de regresión lineal no es el adecuado?

Se observa que los residuos no están distribuidos aleatoriamente, también tienen una tendencia a ser curvos, entonces con base en estas dos conclusiones se puede decir que el modelo de regresión lineal no es el adecuado. Así que se decide realizar un modelo de regresión polinomial de segundo grado.

¿Cómo se transforman los modelos no lineales en un modelo lineal?

Muchos modelos que en un principio parecen ser no lineales pueden ser transformados en un modelo lineal, el cual pueda ser analizado usando el procedimiento Regresión lineal.

¿Por qué los modelos no lineales son más complicados de desarrollar?

Los modelos no lineales son más complicados de desarrollar que los modelos lineales porque la función se crea a través de una serie de aproximaciones (iteraciones) que pueden derivarse de prueba y error. Los matemáticos utilizan varios métodos establecidos, como el método Gauss-Newton y el método Levenberg-Marquardt.