Toutes les situations expérimentales ne se simplifient pas par une régression linéaire. Dans certains cas, il faut utiliser d'autres modèles pour décrire la relation existant entre X et Y.

Pour déterminer les paramètres de telles régressions, on transforme les valeurs de X et/ou Y pour retrouver le modèle linéaire.

Voici quelques modèles de régressions non-linéaires, et leurs transformations respectives :

Modèle exponentiel: Y=a.e^bx

Le modèle exponentiel se linéarise en calculant le logarithme népérien de y.

Exemple : Analyse de la croissance du nombre de campagnols par km carré en fonction du temps.

Modèle puissance: Y=a.x^b

Le modèle puissance se linéarise en calculant les logarithmes népériens de x et y.

Exemple : étude de la relation entre la taille et la masse de truites Farios.

 

Modèle double inverse: Y=(a.x)/(b+x)

Le modèle double inverse se linéarise en calculant les inverses de x et y : 1/x et 1/y.

Exemple : analyse de la relation entre la concentration en substrat et la vitesse de réaction d'une enzyme.