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Diferente dos modelos de regressão linear, em que a qualidade e principalmente a validade do ajuste são avaliadas por meio de diagnósticos de regressão e inferência estatística, no caso de modelos não lineares, além de diagnósticos usuais, outros procedimentos devem ser seguidos.

Esses procedimentos, particulares dos modelos de regressão não lineares, são úteis na avaliação da extensão do comportamento não-linear. Modelos não-lineares com comportamento distante do comportamento linear podem ter seus resultados assintóticos invalidados, principalmente em situações em que pequenas amostras são disponíveis.

Considerando a importância de se avaliar a extensão do comportamento não-linear de modelos de regressão não-lineares, no SisDEA são incorporadas as principais medidas de não-linearidade discutidas na literatura.

Avaliar a relação entre uma variável dependente com uma ou mais variáveis independentes é uma das tarefas mais usuais em análise estatística multivariada. Pode-se atingir este objetivo por meio dos bem conhecidos modelos de regressão, os quais se dividem em duas classes distintas: os lineares e os não-lineares.