非線性擬合你好 ...
我正在尋找一種方法來擬合形式的非線性函數
Y = c1 - ( c1 / x ) + ( c2 / x^2 ) - ( c3 / x^3 ) + ( c4 / x^4 )
到我的可用數據集。
期望係數是浮動小數（不是整數）
作為優化的一部分（最小化殘差平方和），我可以在 excel 中執行此操作，我認為 JMP 應該允許進行類似的優化。
感謝任何建議
謝謝。
回复：非線性擬合這就是非線性平台的目的，正如所引用的那樣@Jeff_Perkinson
分析>專業建模>非線性
如果您查看幫助菜單的樣本數據部分，您會發現一些數據表，這些數據表說明了使用非線性平台進行建模。
回复：非線性擬合標記
你有一個很好的觀點，其中包含應該可行的轉換想法（我會檢查一下）。
但：我提出這個問題的真正目的是發現一些隱藏的 JMP 能力（如果有的話）來複製一些非常簡單的東西，可以在 30 分鐘內用 excel 完成。例如，如果我的函數是非線性的但無法通過 JMP 中的任何現有形式輕鬆轉換怎麼辦？
一個更複雜的例子：在最近幾年，Nutonian 有一個名為 Eureqa（康奈爾人工智能實驗室）的產品，現在似乎被納入了 Datarobot。 Idea 是一個採樣數據的函數擬合器。 用戶提供被認為在功能結構中起作用的段。 然後，進化遺傳算法邏輯將根據指標（RMSE、擬合質量等）進行優化。
回复：非線性擬合@馬克貝利的回應儘管如此，你能解釋為什麼非線性平台，公式為@Byron_JMP顯示不起作用？ 根據您的描述：
我有一個數據集，比如 N 個 X 和 Y 數據條目。我的目的是派生一個具有最適合所提供數據的形式/結構的函數。
同一天，我發布了這個問題，我在 excel 中花了 30 分鐘，並且能夠通過最小化殘差平方和來做到這一點 - 同時將係數視為設計變量，受一些限制。 我喜歡在 jmp 中獲得這種能力。
這聽起來就像非線性平台所做的那樣。
回复：非線性擬合我認為在這種情況下不需要非線性模型。 你可以變換X作為倒數 x並在線性預測器中將其用作四次多項式。 這是一個使用 Big Class 的例子。 我想做模特重量與 r倒數高度.
回复：非線性擬合首先，我很抱歉這麼晚才跟進。
所以解決方案還沒有到位。
我有一個數據集，比如 N 個 X 和 Y 數據條目。
我的目的是派生一個具有最適合所提供數據的形式/結構的函數。
同一天，我發布了這個問題，我在 excel 中花了 30 分鐘，並且能夠通過最小化殘差平方和來做到這一點 - 同時將係數視為設計變量，受一些限制。 我喜歡在 jmp 中獲得這種能力。
回复：非線性擬合這是你想要做的嗎？
運行附加的腳本，它將生成一個包含此公式的表格。 該表有一個探查器腳本來生成下面的數字
公式
(((:c1 - :c1 / :x) + :c2 / :x ^ 2) - :c3 / :x ^ 3) + :c4 / :x ^ 4
回复：非線性擬合看看非線性回歸平台。
您可以在公式編輯器使用參數然後將使用非線性回歸平台。
