비선형 회귀 분석에 대한 방법 및 시작 값

비선형 회귀 분석에서는 오차의 제곱합(SSE)을 최소화할 수 있는 직접적인 방법이 없습니다. 따라서 반복 알고리즘에서 모수 추정치를 체계적으로 조정하여 SSE를 줄임으로써 모수를 추정합니다. 알고리즘은 각 반복에 대해 이전 반복과 비교하여 SSE가 줄어들 것으로 예측되는 방식으로 모수 추정치를 조정합니다. 각 알고리즘은 서로 다른 접근 방식을 사용하여 각 반복의 조정값을 결정합니다. 반복은 알고리즘이 최소 SSE에 수렴하거나, 문제가 발생하여 반복을 계속할 수 없거나, Minitab이 최대 반복 횟수에 도달할 때까지 계속됩니다.

최대 반복 횟수는 반복 알고리즘이 해로 수렴하지 못할 경우 Minitab이 반복 알고리즘을 중지하는 시점입니다. 비선형 회귀 분석에서는 반복 알고리즘을 사용하여 오차 제곱합(SSE)을 줄입니다. 알고리즘은 각 반복에 대해 이전 반복과 비교하여 SSE가 줄어들 것으로 예측되는 방식으로 모수 추정치를 조정합니다. 반복은 알고리즘이 최소 SSE에 수렴하거나, 문제가 발생하여 반복을 계속할 수 없거나, Minitab이 최대 반복 횟수에 도달할 때까지 계속됩니다.

공차는 반복 알고리즘이 해로 수렴한다고 선언하려면 단계 간 오차 변동이 얼마나 작아야 하는지 정의합니다. Minitab에서는 기본적으로 상대 변위가 1.0e-5 미만일 때 수렴을 선언합니다. 그러면 현재 모수 벡터가 최소 제곱 점에서 신뢰 영역 원 반경의 0.001% 내에 있다는 사실에 추측값이 영향을 많이 받지 않게 됩니다.

값이 작을수록 더 정확한 모수 추정치를 생성할 수 있지만, 추가 반복이 필요합니다. 일반적으로 기본값이면 충분합니다.

모수에 대한 시작 값 표는 각 모수에 대해 지정된 값을 표시합니다. 비선형 회귀 분석에서는 반복 알고리즘을 사용하여 오차 제곱합(SSE)을 줄입니다. 알고리즘에서는 먼저 모수 값을 이 표의 값과 같게 설정하는 것부터 시작합니다. 알고리즘은 각 반복에 대해 이전 반복과 비교하여 SSE가 줄어들 것으로 예측되는 방식으로 모수 값을 조정합니다.