Métodos y valores iniciales para Regresión no lineal

En la regresión no lineal, no hay ninguna solución directa para minimizar las sumas de los cuadrados del error (SSE). Por lo tanto, un algoritmo iterativo estima los parámetros ajustando sistemáticamente las estimaciones de parámetros para reducir la SSE. Para cada iteración, el algoritmo ajusta las estimaciones de parámetros de una manera que, según su predicción, debería reducir la SSE en comparación con la iteración anterior. Los diferentes algoritmos utilizan diferentes enfoques para determinar los ajustes en cada iteración. Las iteraciones continúan hasta que el algoritmo converge en la SSE mínima, un problema impide la iteración subsiguiente o Minitab alcanza el número máximo de iteraciones.

El número máximo de iteraciones es el punto en el que Minitab detiene el algoritmo iterativo si no converge en una solución. La regresión no lineal utiliza un algoritmo iterativo para reducir las sumas de los cuadrados del error (SSE). Para cada iteración, el algoritmo ajusta las estimaciones de parámetros de una manera que, según su predicción, debería reducir la SSE en comparación con la iteración anterior. Las iteraciones continúan hasta que el algoritmo converge en la SSE mínima, un problema impide la iteración subsiguiente o Minitab alcanza el número máximo de iteraciones.

La tolerancia define qué tan pequeño debe ser el cambio en el error de un paso al siguiente para que se declare que el algoritmo iterativo convergió en una solución. Por opción predeterminada, Minitab declara convergencia cuando el desplazamiento relativo es menor que 1.0e-5. Esto asegura que las inferencias no se vean afectadas significativamente por el hecho de que el vector actual de parámetros sea menos de 0.001% del radio del disco de la región de confianza desde el punto de mínimos cuadrados.

Valores más pequeños pueden producir estimaciones más precisas de los parámetros, pero requieren más iteraciones. Por lo general, el valor predeterminado funciona adecuadamente.

La tabla Valores iniciales de los parámetros muestra los valores que usted especificó para cada parámetro. La regresión no lineal utiliza un algoritmo iterativo para reducir las sumas de los cuadrados del error (SSE). El algoritmo comienza por establecer los valores de los parámetros para que sean iguales a los valores de esta tabla. Para cada iteración, el algoritmo ajusta los valores de los parámetros de una manera que, según su predicción, debería reducir la SSE en comparación con la iteración anterior.