Non-linéarité

La non-linéarité est une relation qui ne peut être expliquée par une combinaison linéaire de ses entrées variables. En d'autres termes, le résultat ne change pas proportionnellement à une modification de l'un des intrants.

Réduire la non-linéarité

La non-linéarité est un problème courant lorsqu’on examine les relations de cause à effet. De telles instances nécessitent une modélisation complexe et des hypothèses pour offrir des explications aux événements non linéaires. La non-linéarité sans explication peut conduire à des résultats aléatoires et imprévus tels que le chaos.

La régression non linéaire est une forme courante d’analyse de régression utilisée dans le secteur financier pour modéliser des données non linéaires par rapport à des variables indépendantes dans le but d’expliquer leur relation. Bien que les paramètres du modèle soient non linéaires, la régression non linéaire peut ajuster les données à l'aide de méthodes d'approximations successives pour offrir des résultats explicatifs.

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Termes connexes

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