La non linearità è una relazione che non può essere spiegata come una combinazione lineare dei suoi input variabili. In altre parole, il risultato non cambia in proporzione a un cambiamento in nessuno degli input.
Abbattere la non linearità
La non linearità è un problema comune quando si esaminano le relazioni causa-effetto. Tali casi richiedono modelli complessi e ipotesi per offrire spiegazioni a eventi non lineari. La non linearità senza spiegazione può portare a risultati casuali e non previsti come il caos.
La regressione non lineare è una forma comune di analisi di regressione utilizzata nel settore finanziario per modellare dati non lineari rispetto a variabili indipendenti nel tentativo di spiegare la loro relazione. Sebbene i parametri del modello siano non lineari, la regressione non lineare può adattarsi ai dati utilizzando metodi di approssimazioni successive per offrire risultati esplicativi.
