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非线性回归我试图拟合一个预测器（x）非线性模型。低于x的某个值，我的模型形式不同于x。在公式中使用条件if，我将x值设置为要估计的参数：

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

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

1 /（1 + b3 * Exp（b4 *（：孔径 - 10）））））

但是当我使用这个模型运行非线性时，JMP不会改变b2 - 它会保持固定。

有帮助吗？回复：非线性回归马克，很高兴收到你的来信！我现在在康宁玻璃工作。

无论如何，我偶然发现使用布尔乘数法。我试图将数据中的b2设置为未知点。我试图将功能编织在一起以更好地适应数据。我发现非线性可能非常敏感 - 如果我问一些导致困难的东西，它真的会很痛苦，因为我试图同时适应140多条曲线。回复：非线性回归我想你可以做这个回归。你走在正确的轨道上。您只需要扩展条件测试，以便模型的两种形式是第二个和第三个参数（暂时忽略参数）：

如果（标准，
MODEL1，
MODEL2
）;

我不确定b2作为参数。该标准是独立设定还是与数据相符合？如果是以前的用途，您可能希望将b2替换为常量。

另一种方法是在一个包含两个表单的模型中使用布尔表达式作为乘数。通过这种方式，逻辑确定哪个表单对特定X值的模型有贡献：

（标准）* model1 + Not（标准）* model2;