非線形回帰のパラメータを指定します。

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Minitabでは、反復アルゴリズムを使用して残差誤差の平方和（SSE）を最小化します。各パラメータにアルゴリズムの開始値を指定する必要があります。また、適合モデルに推定パラメータ値の制約を設けることができます。

モデルとデータセットによっては、開始値が結果に大きく影響する場合があります。ある開始値では収束しなかったり、収束する場合も全体のSSE最小ではなく一部のSSE最小に収束したりする可能性があります。時には、適切な開始値を求めることが難しいこともあります。実用的な提案としては、BatesおよびWatts（1988年）¹）参照してください。

ヒント

Minitabが提供する、単一の予測変数の予想関数については、カタログにある関数の概略が開始値作成の役に立ちます。関数の概略には、パラメータが応答曲線の各部分とどう関係しているかが示されています。

必須の開始値

値: 各パラメータの開始値を1つ以上入力します。1つのパラメータに複数の値を入力する場合は、値をスペースで区切るか、略式表記を使用します。たとえば、10:40/5は、10～40までの増分を5として得られる開始値を指定します。
ロック済み: 適合されたモデル内のパラメータを強制的に開始値と同じ値にします。ロックされていないパラメータが少なくとも1つ必要です。

オプションの制約

推定されたパラメータ値を指定した範囲内に制限することができます。

下限: 推定されたパラメータは、入力した値以上でなければなりません。
上限: 推定されたパラメータは、入力した値以下でなければなりません。

注

少なくとも1つのパラメータに対して複数の開始値を入力すると、Minitabは開始値のどの組み合わせが最小の初期の残差平方和（SSE）となるのかを判断し、その組み合わせを使用して非線形回帰分析を実行します。この組み合わせを表示するには、結果ダイアログボックスの各反復の情報を選択します。あるいは、保存ダイアログボックスの開始値とSSE値のグリッドを選択して、ワークシートに最初の残差平方和が最小になる組み合わせがないか調べます。

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