비선형 회귀 분석에 대한 모수 지정

통계분석 > 회귀 분석 > 비선형 회귀 분석 > 모수

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 모형 및 데이터 집합의 경우, 시작 값이 결과에 유의한 영향을 미칠 수 있습니다. 특정한 시작 값으로 인해 수렴 실패 또는 전역이 아닌 로컬 SSE 최소값으로 수렴하는 결과가 나올 수도 있습니다. 때로는 좋은 시작 값을 개발하기가 어려울 수 있습니다. 실용적인 제안은 Bates and Watts (1988)¹을 참조하십시오.

팁

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

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 선택합니다. 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.