非线性回归选择分析选项

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权重

输入权重的数字列,以执行加权回归。加权回归是违反残差中恒定方差的最小二乘假设(又称异方差性)时可以使用的方法。如果权重正确,此过程使加权残差平方和最小化,从而产生方差恒定的残差(又称同方差性)。有关确定相应权重的更多信息,请转到加权回归

权重必须大于或等于零。权重列的行数必须与响应列相同。

所有区间的置信水平
输入可能包含参数估计值和预测值的区间的置信水平。通常,置信水平为 95% 即可。95% 置信水平表明,如果从总体中随机抽取 100 个样本,则大约 95 个样本的置信区间中将包含该估计值。对于给定的数据集,置信水平越低,生成的区间越小;置信水平越高,生成的区间越大。
算法
为了估计参数,Minitab 会使用算法收敛于最小残差平方和 (SSE)。有关更多信息,请转到了解非线性回归中的算法和初始值
  • Gauss-Newton:选择 Gauss-Newton 算法。
  • Levenberg-Marquardt:选择 Levenberg-Marquardt 算法。
最大迭代次数
输入算法可以用来达到收敛的最大迭代次数。通常情况下,默认值即可。如果算法不能收敛,您可以增大最大数字。但是,您可能需要更改算法、预期函数或初始值才能获得解。
收敛公差
输入收敛公差。通常情况下,默认值即可。
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