Descripción: El análisis de regresión no lineal es una técnica estadística utilizada para modelar la relación entre una variable dependiente y una o más variables independientes cuando la relación no es lineal. A diferencia de la regresión lineal, que asume que esta relación puede representarse mediante una línea recta, la regresión no lineal permite que la relación entre las variables sea más compleja, utilizando funciones polinómicas, exponenciales, logarítmicas o sigmoides, entre otras. Esta flexibilidad es crucial en muchos campos, ya que muchas relaciones en el mundo real no siguen un patrón lineal. El análisis de regresión no lineal se basa en la minimización de la suma de los errores al cuadrado, ajustando los parámetros del modelo para encontrar la mejor representación de los datos. Es especialmente útil en situaciones donde los datos presentan curvaturas o patrones que no pueden ser capturados adecuadamente por un modelo lineal. Además, permite la inclusión de interacciones entre variables y la modelización de efectos no constantes, lo que enriquece el análisis y la interpretación de los resultados. En resumen, el análisis de regresión no lineal es una herramienta poderosa en la estadística aplicada, que proporciona una comprensión más profunda de las relaciones complejas entre variables.
