Spécifier les paramètres pour Régression non linéaire

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Minitab estime les paramètres à l'aide d'un algorithme itératif qui minimise la somme des carrés de l'erreur résiduelle (SCE). Vous devez fournir les valeurs de début de l'algorithme pour chaque paramètre. Par ailleurs, vous pouvez placer des contraintes sur les valeurs des paramètres estimés dans le modèle ajusté.

Dans certains modèles et fichiers de données, les valeurs de départ peuvent affecter les résultats de façon significative. Certaines valeurs de début peuvent entraîner une absence de convergence ou une convergence vers une valeur SCE minimale locale plutôt que globale. Il est parfois difficile de développer de bonnes valeurs de début. Pour des suggestions pratiques, reportez-vous à l'ouvrage de Bates et Watts (1988)¹.

Conseil

Pour les fonctions de prévision de prédicteurs uniques fournies par Minitab, consultez les ébauches de fonction du catalogue pour créer des valeurs de début. Ces ébauches montrent comment les paramètres sont connectés à des parties de la courbe de réponse.

Valeurs de début obligatoires

Valeurs: Saisissez une ou plusieurs valeurs de début pour chaque paramètre. Si vous indiquez plusieurs valeurs pour un paramètre, séparez-les par un espace ou utilisez une abréviation. Par exemple, 10:40/5 indique des valeurs de début comprises entre 10 et 40 avec des incréments de 5.
Verrouillé: Définissez de force un paramètre du modèle ajusté sur votre valeur de début. Au moins un paramètre doit être déverrouillé.

Contraintes facultatives

Vous pouvez limiter la valeur du paramètre estimé à une étendue spécifique.

Borne inférieure: Saisissez la valeur à laquelle le paramètre estimé doit être supérieur ou égal.
Borne supérieure: Saisissez la valeur à laquelle le paramètre estimé doit être inférieur ou égal.

Remarque

Si vous indiquez plusieurs valeurs de début pour au moins un paramètre, Minitab détermine quelle combinaison de valeurs de début engendre la plus petite SCE d'origine et utilise cette combinaison pour effectuer l'analyse de régression non linéaire. Pour visualiser cette combinaison, sélectionnez Informations pour chaque itération dans la boîte de dialogue Résultats. Vous pouvez également sélectionner Grille des valeurs initiales et des valeurs SCE dans la boîte de dialogue Stockage et rechercher dans la feuille de travail la combinaison engendrant la plus petite SCE d'origine.

¹ D.M. Bates and D.G. Watts (1988). "A Relative Offset Orthogonality Convergence Criterion for Nonlinear Least Squares", Technometrics, 23, 179-183.