设一元非线性回归模型形式如下:      ) , , ; (2 1 px f y  (2.13)其中,  服从正态分布 )2, 0 (  N ;记 ) , ,2 1 p     (  为非线性模型回归参数。首先对参数设一组初值0B ,将式(2.13)在0B 点进行泰勒级数展开,取线性部分,即舍去二阶及 ) , , , (0 20 10 0 pb b b B   以上的偏导项,得    ) ) ; (0 i100iBpiibfB x f y ( (2.14)其中? ? 为ε和泰勒展开式的高阶项之和。整理得       iBpiiiBpiifbfB x f y0 01010 ); ( (2.15)令0100) ; (iBpiibfB x f y M  (2.16)p ifZBii, , 2 , 1 ,0  (2.17)对于给定的初始值0B , M 和iZ 都是确定的,则得线性回归模型        p p ZZ Z M 2 2 1 1(2.18)从而,由上式可求得p   , , , 2 1的最小二乘估计 ) , , , (1 21 11 1 pb b b B   。 长安大学硕士学位论文14把? ? 作为新的初始值,重复上述步骤,直到参数估计值收敛或满足精度要求,最后所得的估计就是参数的估计值。2.2.2 回归方程的评价在求出回归方程后,回归方程对样本观察值的拟合效果、自变量对因变量的解释程度等都是我们所关心的问题,因此需要对回归方程进行拟合优度的分析。