为非线性拟合构造损失函数我看到一个类似的问题，但没有答案，所以希望不高，但请尝试。
假设我要进行非线性拟合（例如逻辑函数），然后使用对数比检验或AIC来证明它比线性拟合更好。我知道我需要构造一个适当的Loss函数，然后Solution报告将显示对数可能性。我要对损失函数做些什么？
是否有另一种方法来获得非线性拟合的LL？
谢谢！
回复：构造非线性拟合的损失函数我建议您查看帮助> JMP文档库>预测模型和专业模型>章：非线性回归>部分：最大似然示例：逻辑回归。详细说明了过程和过程，并举例说明了拟合模型的损失值为-2L。
回复：构造非线性拟合的损失函数是的，我看过那个例子。但是，它提供了有关如何检验关于逻辑回归的假设的说明（即，使用分类响应变量）。我正在尝试将两个具有连续响应变量的模型进行比较-一种是线性的，一种是非线性的。
但是谢谢！
回复：构造非线性拟合的损失函数通过从JMP10迁移到JMP15解决了我的问题（目前仅作为试用）。有一个“曲线拟合”对话框可以满足我的需求。
