Você precisa testar manualmente. Modelos não lineares em geral são motivados por considerações à respeito do processo gerador dos dados, não é bem o modelo que melhor ajusta que se procura e sim aquele que tem um bom balanço com relação à capacidade de ajuste/predição e interpretação. É por isso que acredito que dificilmente haverá um pacote/mecanismo que ajuste muitos modelos não lineares, mesmo porque tem-se o problema de convergência quando o modelo não é adequado e a parte de passar chutes iniciais que nem sempre pode automatizada. Bons ajustes (aproximações locais) você pode ter com a classe dos polinômios e regressão não paramétrica (gam, loess). À disposição. Walmes. ========================================================================== Walmes Marques Zeviani LEG (Laboratório de Estatística e Geoinformação, 25.450418 S, 49.231759 W) Departamento de Estatística - Universidade Federal do Paraná fone: (+55) 41 3361 3573 VoIP: (3361 3600) 1053 1173 e-mail: walmes@ufpr.br twitter: @walmeszeviani homepage: http://www.leg.ufpr.br/~walmes linux user number: 531218 ==========================================================================