什么是非线性回归？

非线性回归在数学上描述一个响应变量和一个或多个预测变量之间的非线性关系。响应变量必须是连续的。每个预测变量必须是一个连续变量或是一个指示变量（0 或 1）。当您不能使用线性参数很好地拟合模型时，可使用非线性回归，而不使用普通最小二乘回归。

当模型中的各项之间是相加关系，并且每一项只包含一个与该项相乘的参数时，参数是线性的。与线性回归不同，非线性回归方程可以采取许多不同形式。您可以指定 Minitab 用于为这种关系建模的非线性预期函数。

迭代算法通过减少平方残差之和 (SSE) 直到最小值来估计参数。必须提供算法用于计算初始 SSE 的起始值。在每次后续迭代时，算法会以预测应当会使 SSE 相比上一次迭代减小的一种方式，调整参数估计值。迭代将继续，直到算法收敛于最小 SSE（在指定公差内）、出现问题阻止后续迭代的进行或 Minitab 达到最大迭代次数。