1. 非线性回归模型的残差是否也应该随机分布（如线性回归）？

是的。误差项是相同的，残差代表估计的误差。模型的拟合将在残差中引入一些结构，并且非线性模型的形式与线性模型的形式不同，但采用一阶泰勒近似，非线性模型由线性近似模型，因此只要一阶泰勒近似是合理的，即使该结构也将趋于类似于接近最优值的线性模型的结构。

2. 我正在比较两个非线性回归模型（非嵌套）。我可以为此目的使用哪些模型性能指标？我的理解是比较 RSS、RSE、残差图、自相关和残差正态图。

您可以使用这些东西比较适合相同数据的两个不同模型，但您应该查看的内容取决于您目前的目的需要什么样的性能。

请注意，当您比较 RSS 时，更多的参数往往会使 RSS 更小；您无法真正将它们与具有不同自由度的模型进行比较。与 MSE 或 RMSE 类似。（您最好比较 AIC 或 BIC，但我不会将它们用作模型选择的基础 - 您需要正确考虑样本外错误，否则您最终会遇到使用测量模型性能的相同数据）

3.模型有不同的Y轴。

如果响应变量不同，则无法真正比​​较模型。

所以我尝试标准化变量，然后重新估计 RSS、RSE。这是正确的方法吗？

正确的方法究竟是什么？