Regression, nicht lineare

in einem Regressionsmodell der Fall, dass ein nicht linearer struktureller Zusammenhang zwischen abhängigen Variablen (Variable, endogene) und erklärenden Variablen (Variable, exogene) unterstellt wird, d.h. die Modellparameter nicht mit dem Exponenten eins vorkommen bzw. multiplikativ miteinander verknüpft sind. Meist wird die nicht lineare Regression durch Variablentransformation (wie z.B. Logarithmieren) umgangen, da durch diese manchmal ein lineares Modell erzeugt werden kann. Dies kann aber zu neuen Problemen führen, da die unterstellte Wahrscheinlichkeitsverteilung der Störterme im ursprünglichen Modell i.d.R. nicht mit der des transformierten Modells übereinstimmt und somit die Verteilungen von Testfunktionen nicht mehr gültig sind.

Schätzverfahren: NLS (engl. Nonlinear Least Squares).

Gegensatz: Regression, lineare.