비선형 회귀 분석에 대한 모수 지정

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Minitab에서는 잔차 오차 제곱합(SSE)을 최소화하기 위해 반복 알고리즘을 사용하여 모수를 추정합니다. 사용자가 각 모수에 대한 알고리즘의 시작 값을 지정해야 합니다. 또한 적합 모형에서 추정된 모수 값에 제약 조건을 부여할 수 있습니다.

일부 모형과 데이터 집합의 경우, 시작 값이 결과에 유의한 영향을 미칠 수 있습니다. 시작 값에 따라 수렴 실패가 발생하거나 또는 전역이 아닌 로컬 SSE 최소값으로 수렴하게 될 수도 있습니다. 좋은 시작 값을 개발하는 것이 가끔 어려울 수 있습니다. 자세한 내용은 Bates and Watts (1988)1을 참조하십시오.

Minitab에서 제공하는 단일 예측 변수 기대 함수의 경우 시작 값을 생성하는 데 사용할 수 있는 카탈로그의 함수 스케치를 확인해 보십시오. 이러한 스케치는 모수가 반응 곡선 부분에 어떻게 연결되는지 보여줍니다.

필요한 시작 값
각 모수에 대해 시작 값을 하나 이상 입력합니다. 한 모수에 대해 여러 값을 입력하는 경우 공백을 사용하여 값을 구분하거나 기호를 사용합니다. 예를 들어 10:40/5는 시작 값이 10에서 40까지이며 크기가 5씩 증가한다는 것을 나타냅니다.
잠겨 있음
적합 모형의 모수가 시작 값과 같아지도록 합니다. 하나 이상의 모수의 잠금을 해제해야 합니다.
선택적 제약 조건
추정된 모수 값을 사용자가 지정한 범위로 제한할 수 있습니다.
하한
추정된 모수가 더 크거나 같아야 하는 값을 입력합니다.
상한
추정된 모수가 더 작거나 같아야 하는 값을 입력합니다.
참고

하나 이상의 모수에 대해 여러 개의 시작 값을 입력하는 경우 Minitab에서는 가장 작은 초기 SSE를 생성하는 시작 값 조합을 찾아서 비선형 회귀 분석을 수행하는 데 사용합니다. 이 조합을 보려면 결과 대화 상자에서 각 반복에 대한 정보를 선택하고 세션 창에서 결과를 확인합니다. 또는 저장 대화 상자에서 시작 값과 SSE 값의 격자를 선택하여 가장 작은 초기 SSE를 생성하는 조합에 대한 워크시트를 살펴봅니다.

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