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Regresión no linealEstoy tratando de ajustar un modelo no lineal de un predictor (x). Debajo de algún valor de x, mi forma de modelo es diferente de la anterior. Al usar un condicional en la fórmula, estoy configurando ese valor de x para un parámetro a estimar:

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

Si (: Tamaño de poro - b2 <0, 1 / (1 + theta1 * Exp (theta2 * (: Tamaño de poro - 10))),

1 / (1 + b3 * Exp (b4 * (: Tamaño de poro - 10)))))

Pero cuando corro de manera no lineal con este modelo, JMP no variará b2, lo mantiene fijo.

¿Alguna ayuda por ahí?Re: Regresión no linealMark, es bueno saber de ti! Estoy trabajando en Corning Glass ahora.

De todos modos, me topé con el uso del enfoque del multiplicador booleano. Estaba tratando de establecer b2 a partir de los datos como un punto desconocido. Estaba tratando de unir las funciones para ajustar mejor los datos. Descubrí que lo no lineal puede ser muy sensible; si pido algo que me cause dificultades, realmente puede ser un dolor, ya que estoy intentando ajustar más de 140 curvas a la vez.Re: Regresión no linealCreo que puedes hacer esta regresión. Estás en el camino correcto. Solo necesita expandir la prueba condicional para que las dos formas del modelo sean el segundo y tercer argumento (ignorando los Parámetros por el momento):

Si (criterio,
modelo1,
modelo2
);

No estoy seguro acerca de b2 como parámetro. ¿Se establece este criterio de forma independiente o se ajusta a los datos? Es posible que desee reemplazar b2 con constante si es el uso anterior.

Otra forma es usar una expresión booleana como un multiplicador en un modelo que incluye ambas formas. De esta manera, la lógica determina qué forma contribuye al modelo para un valor particular de X:

(criterio) * modelo1 + No (criterio) * modelo2;