アパレル部門.
歴史.
ジャスコカーライフは、かつて存在した自動車ディーラー。ジャスコ（イオングループ）の自動車販売部門だった。
概要.
参考文献.
概要.
運用.
非線形回帰
一般.
非線形回帰において、
系統誤差が独立変数中に存在するかもしれないが、その取扱いは回帰分析の対象範囲外である、もし独立変数に誤差があるとすると、これはであり、これも対象範囲外である。
非線形関数のその他の例には、指数関数、、三角関数、冪関数、ガウス関数、ローレンツ曲線がある。指数関数または対数関数といった一部の関数は、それらが線形となるように変換することができる。そのように変換された時、標準的な線形回帰を行うことができるが、注意深く適用しなければならない。より詳細については線形化§変換を見よ。
一般に非線形回帰には線形回帰に存在するような、最良の当て嵌めパラメータに関する閉形式の式は存在しない。大抵は、最良のパラメータを決定するために数値的最適化アルゴリズムが適用される。ここでも線形回帰と対照的に、最適化される関数には多くの極小点（ローカルミニマム）が存在する可能性があり、最小点（グローバルミニマム）でさえも推定値を与える可能性がある。実際上は、二乗和の最小値を探るために、最適化アルゴリズムと併せて、パラメータの推定値が使われる。
非線形データモデリングに関する詳細については、最小二乗法および非線形最小二乗法を見よ。
回帰統計値.
この手順の根底にある仮定は、このモデルが線形関数、すなわち一次のテイラー級数
普通最小二乗法と加重最小二乗法.
最良適合曲線はしばしば、残差二乗和を最小化するものであると想定される。これは（OLS）アプローチである。しかしながら、従属変数が一定の分散を持たない場合は、加重残差二乗和が最小化されるだろう（を見よ）。それぞれの重みは理想的には観測値の分散の逆数と等しくなるべきであるが、反復加重最小二乗アルゴリズムでは、重みは繰り返し毎に再計算することができる。
線形化.
変換.
一部の非線形回帰問題は、モデル定式化の適切な変換によって線形領域へと移すことができる。
を考える。両辺の対数を取ると、この式は
指数型分布族に属する誤差分布では、リンク関数が一般化線形モデルの枠組みの下でパラメータを変換するために使われうる。
分割回帰.
アンテナ (バンド)