Warum werden die linearen Modelle durch nichtlineare Modelle unterdrückt?
Lineare Modelle werden häufig von nichtlinearen Modellen unterdrückt oder übertroffen, da sie bei der Erfassung komplexer und komplizierter Beziehungen, die in vielen Datensätzen der realen Welt vorhanden sind, inhärente Einschränkungen haben. Nichtlineare Modelle bieten eine größere Flexibilität und Genauigkeit bei der Darstellung dieser komplexen Muster und eignen sich daher besser für eine Vielzahl von Aufgaben. Nichtlineare Modelle können gekrümmte, oszillierende und interagierende Beziehungen erfassen, die lineare Modelle nur schwer darstellen können. In Bereichen, in denen Datenbeziehungen von Natur aus nichtlinear sind, wie etwa Biologie, Finanzen und menschliches Verhalten, zeichnen sich nichtlineare Modelle durch die Aufdeckung der zugrunde liegenden Dynamik aus. Trotz ihrer Vorteile können nichtlineare Modelle rechenintensiv und weniger interpretierbar sein als lineare Modelle. Ihre Fähigkeit, komplizierte Zusammenhänge genau zu modellieren, überwiegt diese Nachteile jedoch häufig.