Ao se considerar um modelo linear de dados transformados para encontrar as constantes \( \alpha \) e \( \beta \) do modelo de regressão nãolinear \( y \) = \( \alpha \)\( e \)^{\( \beta \)\( x \)} que melhor se ajusta aos dados (\( x \)_{\( 1 \)}, \( y \)_{\( 1 \)} ), … , (\( x \)_{\( n \)},\( y \)_{\( n \)}), a soma dos quadrados dos resíduos que deve ser minimizada é dada por: