Para avaliar o desempenho de modelos não lineares, é importante escolher uma métrica que leve em consideração a complexidade do modelo e a qualidade do ajuste aos dados. Analisando as opções: A. AIC (Critério de Informação de Akaike) - É uma medida que ajuda a comparar modelos estatísticos, penalizando a complexidade do modelo. É muito utilizada para modelos não lineares. B. Chi-squared test - É um teste estatístico usado para verificar a independência entre variáveis categóricas, não é adequado para avaliar modelos não lineares. C. MCC (Coeficiente de Correlação de Matthews) - É uma medida de desempenho para classificadores binários, mas não é especificamente voltada para a avaliação de modelos não lineares em geral. D. ANOVA (Análise de Variância) - É usada para comparar médias entre grupos, mas não é a melhor escolha para avaliar modelos não lineares. Diante disso, a melhor opção para avaliar o desempenho de vários modelos não lineares é: A. AIC.