nlr ne demek?

NLR, Non-Linear Regression'ın (Doğrusal Olmayan Regresyon) kısaltmasıdır.

Doğrusal olmayan regresyon, bağımlı değişken ile bağımsız değişken(ler) arasındaki ilişkinin doğrusal olmadığı durumlarda kullanılan bir regresyon analiz türüdür. Geleneksel doğrusal regresyon, bağımlı değişken ile bağımsız değişkenler arasında doğrusal bir ilişki olduğunu varsayar. Ancak birçok gerçek dünya senaryosunda, bu ilişki doğrusal olmayabilir. İşte bu durumlarda doğrusal olmayan regresyon yöntemleri devreye girer.

Özellikleri:

• Doğrusal Olmayan İlişki: Bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki ilişki eğrisel, eksponansiyel, logaritmik veya başka doğrusal olmayan bir formda olabilir.
• Parametre Tahmini: Doğrusal olmayan modellerdeki parametreler genellikle iteratif optimizasyon algoritmaları kullanılarak tahmin edilir. Bu algoritmalar, modelin tahminlerini gerçek verilere en yakın hale getirmeye çalışır.
• Model Seçimi: Doğrusal olmayan regresyon için uygun modelin seçimi önemlidir. Verilerin yapısına ve teorik beklentilere göre farklı modeller (örneğin, eksponansiyel, logistik, güç fonksiyonu) kullanılabilir.
• Karmaşıklık: Doğrusal olmayan regresyon, doğrusal regresyona göre daha karmaşık olabilir ve yorumlanması daha zor olabilir.
• Örnekler: Büyüme modelleri, ilaç kinetiği, enzim kinetiği gibi alanlarda sıklıkla kullanılır. Örneğin, bir popülasyonun büyüme hızı zamanla doğrusal olarak artmayabilir, bu durumda doğrusal olmayan bir model daha uygun olabilir.