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Non-linear least squares is the form of least squares analysis used to fit a set of m observations with a model that is non-linear in n unknown parameters (m ≥ n). It is used in some forms of nonlinear regression. The basis of the method is to approximate the model by a linear one and to refine the parameters by successive iterations. There are many similarities to linear least squares, but also some significant differences. In economic theory, the non-linear least squares method is applied in (i) the probit regression, (ii) threshold regression, (iii) smooth regression, (iv) logistic link regression, (v) Box-Cox transformed regressors.

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  • Mínimos cuadrados no lineales (es)
  • Moindres carrés non linéaires (fr)
  • 非線形最小二乗法 (ja)
  • Non-linear least squares (en)
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  • Los Mínimos cuadrados no lineales es la forma de análisis de mínimos cuadrados que se usa para encajar un conjunto de m observaciones con un modelo que es no lineal en n parámetros desconocidos (m > n). Se utiliza en algunas formas de regresión no lineal. La base del método es para aproximar el modelo por uno lineal y para refinar los parámetros por iteraciones sucesivas. Hay muchas similitudes con mínimos cuadrados lineales, pero también algunas diferencias importantes. (es)
  • Non-linear least squares is the form of least squares analysis used to fit a set of m observations with a model that is non-linear in n unknown parameters (m ≥ n). It is used in some forms of nonlinear regression. The basis of the method is to approximate the model by a linear one and to refine the parameters by successive iterations. There are many similarities to linear least squares, but also some significant differences. In economic theory, the non-linear least squares method is applied in (i) the probit regression, (ii) threshold regression, (iii) smooth regression, (iv) logistic link regression, (v) Box-Cox transformed regressors. (en)
  • Les moindres carrés non linéaires est une forme des moindres carrés adaptée pour l'estimation d'un modèle non linéaire en n paramètres à partir de m observations (m > n). Une façon d'estimer ce genre de problème est de considérer des itérations successives se basant sur une version linéarisée du modèle initial. (fr)
  • 非線形最小二乗法(ひせんけいさいしょうにじょうほう、英: non-linear least squares)とは、観測データに対するカーブフィッティング手法の一つであり、最小二乗法を非線形なモデル関数に拡張したものである。非線形最小二乗法は、未知パラメータ(フィッティングパラメータ)を非線形の形で持つ関数モデルを用いて、観測データを記述すること、すなわち、データに最も当てはまりの良いフィッティングパラメータを推定することを目的とする。 (ja)
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  • Los Mínimos cuadrados no lineales es la forma de análisis de mínimos cuadrados que se usa para encajar un conjunto de m observaciones con un modelo que es no lineal en n parámetros desconocidos (m > n). Se utiliza en algunas formas de regresión no lineal. La base del método es para aproximar el modelo por uno lineal y para refinar los parámetros por iteraciones sucesivas. Hay muchas similitudes con mínimos cuadrados lineales, pero también algunas diferencias importantes. (es)
  • Non-linear least squares is the form of least squares analysis used to fit a set of m observations with a model that is non-linear in n unknown parameters (m ≥ n). It is used in some forms of nonlinear regression. The basis of the method is to approximate the model by a linear one and to refine the parameters by successive iterations. There are many similarities to linear least squares, but also some significant differences. In economic theory, the non-linear least squares method is applied in (i) the probit regression, (ii) threshold regression, (iii) smooth regression, (iv) logistic link regression, (v) Box-Cox transformed regressors. (en)
  • Les moindres carrés non linéaires est une forme des moindres carrés adaptée pour l'estimation d'un modèle non linéaire en n paramètres à partir de m observations (m > n). Une façon d'estimer ce genre de problème est de considérer des itérations successives se basant sur une version linéarisée du modèle initial. (fr)
  • 非線形最小二乗法(ひせんけいさいしょうにじょうほう、英: non-linear least squares)とは、観測データに対するカーブフィッティング手法の一つであり、最小二乗法を非線形なモデル関数に拡張したものである。非線形最小二乗法は、未知パラメータ(フィッティングパラメータ)を非線形の形で持つ関数モデルを用いて、観測データを記述すること、すなわち、データに最も当てはまりの良いフィッティングパラメータを推定することを目的とする。 (ja)
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