Considere que duas variáveis !$ Y_i !$ e !$ x_i !$se relacionam de acordo com um modelo de regressão em que !$ Y_i !$ é a variável resposta, !$ x_i !$a variável preditora. Uma hipótese razoável é que !$ Y_i=f(\alpha ,\beta\, |\, X_i)+e_i !$ em que !$ e_i !$ são os erros supostamente normais, independentes, com média zero e variância constante, !$ \alpha !$e !$ \beta !$ são parâmetros populacionais fixos (constantes). Sabe-se que, dependendo da forma com que estes parâmetros populacionais aparecem no modelo através da função !$ f(\alpha ,\beta\, |\, x_i) !$, o modelo será classificado em linear ou não linear nos parâmetros. Abaixo assinale a única alternativa para qual a função !$ f(\alpha ,\beta\, |\, x_i) !$.

indicaria um modelo de regressão que não é linear nos parâmetros. ,