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Nichtlineare Regressionsmodelle spielen eine zentrale Rolle in der Analyse chemischer, biologischer und physikalischer Prozesse, da sie oft präzisere Ergebnisse liefern als lineare Modelle. Die Arbeit erläutert die Komplexität des Anpassungsprozesses dieser Modelle, der aus mehreren aufeinanderfolgenden Schritten besteht und eine gründliche Prüfung in jedem Schritt erfordert. Diese detaillierte Auseinandersetzung mit der Methodik und den Herausforderungen nichtlinearer Regression bietet wertvolle Einblicke für Fachleute und Studierende im Bereich Statistik.
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Nichtlineare Regressionsmodelle in Excel, Eckehardt Spenhoff
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