非线性回归是一种回归分析方法，用于建立自变量和因变量之间的非线性关系模型。与线性回归不同，非线性回归模型中自变量和因变量之间的关系不是简单的线性关系，而是更为复杂的非线性关系。非线性回归分析通常用于研究自变量和因变量之间的复杂关系，例如曲线拟合、生物学、医学、经济学等领域。
非线性回归分析的原因主要有以下几点：
1.实际问题中存在非线性关系：在实际问题中，自变量和因变量之间的关系往往是复杂的非线性关系，例如生长曲线、物理学中的波动现象等。这时候使用线性回归模型就无法准确描述这种关系，需要使用非线性回归模型来建立更为准确的模型。
2.研究自变量和因变量之间的复杂关系：非线性回归模型可以用于研究自变量和因变量之间的复杂关系，例如探究某个因素对某个生物指标的影响，或者探究某个经济因素对某个经济指标的影响等。
3.提高预测精度：在某些情况下，使用非线性回归模型可以提高预测精度，例如在预测某种药物剂量对患者疾病治疗效果的影响时，使用非线性回归模型可以更准确地预测剂量和治疗效果之间的关系。
总之，非线性回归分析可以帮助我们更好地理解自变量和因变量之间的复杂关系，并提高预测精度。
