Для преобразования нелинейных зависимостей в линейные используют методы линеаризации. 15 Некоторые из них:

• Замена переменных. 35 Например, квадратичную зависимость можно привести к линейному виду, если на оси OY нанести равномерную шкалу, а на оси OX1 — шкалу квадратов. 3
• Логарифмирование обеих частей уравнения. 45 Например, можно преобразовать нелинейное уравнение в линейное, прологарифмировав обе части. 4
• Логистическое (логит) преобразование. 4 Этот метод решает проблему ограничения на 0–1 границы для первоначальной зависимой переменной (вероятности). 4
• Алгоритм Гаусса-Ньютона. 2 Метод начинается с начального предположения для параметров регрессионной модели, а затем итеративно улучшает это предположение, линеаризуя модель вокруг текущей оценки параметров. 2
• Линейная регрессия с полиномиальными признаками. 2 Метод включает преобразование независимых переменных задачи нелинейной регрессии в полиномиальные члены, а затем подбор модели линейной регрессии к полученным преобразованным данным. 2

Использование методов линеаризации требует осторожности, так как это может привести к ошибкам модели. 1