Аннотация:
Предлагается эффективный метод нелинейного регрессионного моделирования, базирующийся на прямой минимизации суммы квадратов отклонений посредством процедур Монте-Карло. Такой подход допускает применение для нелинейного моделирования практически любых элементарных функций и их композиций. Подбор одноразмерной функции для экспериментальных данных осуществляется посредством графоаналитического метода. Многомерная регрессионная функция конструируется посредством последовательного перехода от одноразмерной модели к двухразмерной и далее с помощью трансформации модельных коэффициентов предыдущего уровня в функции дополнительно учитываемого фактора. Новые возможности для нелинейного регрессионного анализа демонстрируются на трех реальных примерах из области микологии, биологии растений и химической технологии.