Nelineárna regresia predstavuje formu regresnej analýzy, pri ktorej sa údaje integrujú do modelu a matematicky vyjadrujú. Zameriava sa na dve premenné, ktoré navzájom tvoria zakrivený, nelineárny vzťah.
Hlavným zámerom modelu je minimalizovať súčet štvorcov, ktorý funguje ako ukazovateľ, merajúci odchýlky medzi pozorovaniami X a nelineárnou funkciou, ktorá slúži na predpovedanie Y.
V nelineárnej regresii sa využívajú logaritmické, trigonometrické, exponenciálne, výkonové funkcie, ako aj Lorenzove krivky, Gaussove funkcie a ďalšie metódy prispôsobovania.
Nelineárne regresné modelovanie zdieľa s lineárnym regresným modelovaním snahu graficky zaznamenať špecifickú odpoveď zo sady premenných.
Nelineárna regresia v praxi
Použitie nelineárnej regresie v marketingu veľmi pomáha pri analýze rôznych faktorov. Myslíme tým cenovú elasticitu, efektivitu reklamnej kampane či vzťah medzi počtom interakcií so zákazníkmi a ich konečným rozhodnutím o kúpe. Nelineárna regresia tiež podporuje optimalizáciu kampaní, kde marketingové tímy môžu identifikovať, kedy a ako upraviť stratégiu, aby dosiahli maximálny výkon pri rôznych úrovniach investícií.
Nelineárne modely poskytujú flexibilitu pri analýze týchto komplexných vzorcov a pomáhajú marketingovým tímom presnejšie pochopiť dynamiku medzi rôznymi premennými, čo im umožňuje optimalizovať stratégie na základe týchto poznatkov.