b"\n_START_ARTICLE_\nRegressione nonlineare\n_START_SECTION_\nMetodi di stima\n_START_PARAGRAPH_\nDiversamente da quanto accade nel caso della regressione lineare, non esiste un metodo generale per determinare i valori dei parametri che garantiscono la migliore interpolazione dei dati. A tal fine, si ricorre a classi di algoritmi numerici di ottimizzazione, che a partire da valori iniziali, scelti a caso o tramite un'analisi preliminare, giungono a punti ritenuti ottimali. Si potrebbero avere dei massimi locali della bont\xc3\xa0 del fitting, in contrasto ancora con il caso della regressione lineare, in cui il massimo \xc3\xa8 di natura globale.\n_START_SECTION_\nUlteriori metodi\n_START_PARAGRAPH_\nModelli di maggiore complessit\xc3\xa0, quali ad esempio quelli caratterizzati da equazioni trascendenti come , sono stimati tramite algoritmi pi\xc3\xb9 sofisticati. Diversi software matematici contengono librerie di ottimizzazione: Gauss, GNU Octave, MATLAB, Mathematica; sono inoltre ampiamente disponibili librerie di ottimizzazione per linguaggi avanzati quali C++ o Fortran."