「非線形最小二乗法」とはどういう意味ですか？

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非線形最小二乗法って、ストレートなパターンに従わないデータのベストフィットを見つける方法なんだ。研究者がモデル化したり説明したいデータポイントを持ってるとき、よく直線じゃなくて曲線を使うんだ。この方法で、データの中の複雑な関係を理解しやすくなるんだよ。

この方法の目標は、数学モデルを調整して実際のデータポイントにぴったり合うようにすること。モデルのパラメータを変更して、予測結果と実際のデータの違いができるだけ小さくなるようにするんだ。これをノブを回すみたいに考えればいいかも。

この技術は、科学や工学みたいな色々な分野で役立つんだ。集めたデータからより良い予測や洞察を得られるからね。違いを最小限にすることで、観察したものの背後にあるパターンや行動がよりクリアにわかるようになるんだ。