Especificar todos os parâmetros para Regressão não-linear

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O Minitab estima parâmetros usando um algoritmo iterativo para minimizar a soma dos quadrados do erro de resíduo (SSE). Você deve fornecer os valores iniciais do algoritmo de cada parâmetro. Além disso, você pode colocar restrições nos valores do parâmetro estimado no modelo ajustado.

Para alguns modelos e conjuntos de dados, os valores iniciais podem afetar significativamente os resultados. Determinados valores iniciais podem conduzir à falha em convergir para um SSE mínimo local, não global. Algumas vezes, pode ser difícil desenvolver bons valores iniciais. Para sugestões práticas, consulte Bates and Watts (1988)¹.

Dica

Para as funções de expectativa da preditora única que o Minitab fornece, exiba os esboços de função no catálogo para ajudar a gerar os valores iniciais. Esses esboços ilustram como os parâmetros são conectados a partes da curva de resposta.

Valores iniciais necessários

Valores: Insira um ou mais valores iniciais para cada parâmetro. Se você inserir múltiplos valores para um parâmetro, separe os valores com um espaço ou use a notação abreviada. Por exemplo, 10:40/5 especifica valores iniciais de 10 a 40 em incrementos de 5.
Bloqueado: Force um parâmetro no modelo ajustado para igualar seu valor inicial. Pelo menos um parâmetro deve ser desbloqueado.

Restrições opcionais

Você pode restringir o valor do parâmetro estimado para uma amplitude que você especificar.

Limite inferior: Insira um valor cujo parâmetro estimado deve ser maior que ou igual a.
Limite superior: Insira um valor cujo parâmetro estimado deve ser menor que ou igual a.

Observação

Se você inserir múltiplos valores iniciais para no mínimo um parâmetro, o Minitab determina qual combinação de valor inicial produz o menor SSE inicial e usa aquela combinação para realizar a análise de regressão não linear. Para ver esta combinação, selecione Informações para cada iteraçãona caixa de diálogo Resultados. Ou, selecione Grade de valores iniciais e valores SQE na caixa de diálogo Armazenamento e examine a worksheet para a combinação que produz o menor SSE inicial.

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