Linear-Model
線性和非線性模型的區別
我已經閱讀了一些關於線性與非線性模型屬性的解釋，但有時我仍然不確定手頭的模型是線性模型還是非線性模型。例如，以下模型是線性的還是非線性的？
和：
在哪裡表示（衰減的）指數阿爾蒙多項式函數，其形式為：
在我看來，我的主要方程（第一個）是線性的，因為這一項只是乘以權重。但我會說加權函數（最後一個方程）相對於參數是非線性的年.
有人可以向我解釋我的主要函數是線性函數還是非線性函數，這對估計過程意味著什麼 - 我必須應用線性或非線性最小二乘法嗎？此外，我可以明確識別函數是非線性函數還是線性函數的可辨別特徵是什麼？
對於建模的線性和非線性的通常定義，關鍵方面不是關於預測變量的線性，而是關於參數的線性。非線性模型是非線性的，因為它的參數不是線性的。
例如，這裡的第一句話說：
在統計學中，非線性回歸是一種回歸分析形式，其中觀察數據由一個函數建模，該函數是模型參數的非線性組合，並且取決於一個或多個自變量。
相比之下，廣義線性模型通常在響應和預測變量之間具有非線性關係，但鏈接變換的平均響應（線性預測變量，) 在參數中是線性的。
[根據這個定義，我相信你的模型是非線性的s，雖然如果s 被指定（已知），則非線性與估計無關。如果它們被擬合，則模型是非線性的。]