14_zh-TW

liliconcom

非線性回歸我試圖擬合一個預測器（x）非線性模型。低於x的某個值，我的模型形式不同於x。在公式中使用條件if，我將x值設置為要估計的參數：

參數（{theta1 = 1，theta2 = 1，b2 = 20，b3 = 1，b4 = 1}，

如果（：孔徑 - b2 <0,1 /（1 + theta1 * Exp（theta2 *（：孔徑 - 10））），

1 /（1 + b3 * Exp（b4 *（：孔徑 - 10）））））

但是當我使用這個模型運行非線性時，JMP不會改變b2 - 它會保持固定。

有幫助嗎？回复：非線性回歸馬克，很高興收到你的來信！我現在在康寧玻璃工作。

無論如何，我偶然發現使用布爾乘數法。我試圖將數據中的b2設置為未知點。我試圖將功能編織在一起以更好地適應數據。我發現非線性可能非常敏感 - 如果我問一些導致困難的東西，它真的會很痛苦，因為我試圖同時適應140多條曲線。回复：非線性回歸我想你可以做這個回歸。你走在正確的軌道上。您只需要擴展條件測試，以便模型的兩種形式是第二個和第三個參數（暫時忽略參數）：

如果（標準，
MODEL1，
MODEL2
）;

我不確定b2作為參數。該標準是獨立設定還是與數據相符合？如果是以前的用途，您可能希望將b2替換為常量。

另一種方法是在一個包含兩個表單的模型中使用布爾表達式作為乘數。通過這種方式，邏輯確定哪個表單對特定X值的模型有貢獻：

（標準）* model1 + Not（標準）* model2;