nlinfit
비선형 회귀
구문
설명
는 하나 이상의 이름-값 쌍의 인수로 지정된 추가 옵션을 사용합니다. 예를 들어, 관측값 가중치를 지정하거나 상수가 아닌 오차 모델을 지정할 수 있습니다. 위에 열거된 구문의 모든 입력 인수와 사용할 수 있습니다.beta
= nlinfit(___,Name,Value
)
예제
입력 인수
출력 인수
세부 정보
팁
예측 변수에 대한 오차 추정값을 생성하려면 선택적 출력 인수
R
,J
,CovB
또는MSE
를nlpredci
에 대한 입력값으로 사용하십시오.추정된 계수
beta
에 대한 오차 추정값을 생성하려면 선택적 출력 인수R
,J
,CovB
또는MSE
를nlparci
에 대한 입력값으로 사용하십시오.로버스트 피팅 옵션
RobustWgtFun
을 사용하는 경우CovB
와 가능한 경우MSE
를nlpredci
또는nlparci
에 대한 입력값으로 사용하여 신뢰구간이 로버스트 피팅을 고려하도록 해야 합니다.
알고리즘
nlinfit
은Y
또는modelfun(beta0,X)
의NaN
값을 누락된 데이터로 처리하고 이에 대응되는 관측값을 무시합니다.로버스트가 아닌 추정의 경우
nlinfit
은 Levenberg-Marquardt 비선형 최소제곱 알고리즘 [1]을 사용합니다.로버스트 추정의 경우
nlinfit
은 Iteratively Reweighted Least Squares의 알고리즘([2], [3])을 사용합니다. 각 반복마다 이전 반복에서 얻은 각 관측값의 잔차를 기반으로 하여 로버스트 가중치가 재계산됩니다. 이러한 가중치를 사용해 이상값의 가중치를 낮추면 이상값이 피팅에 미치는 영향을 줄일 수 있습니다. 반복은 가중치가 수렴될 때까지 계속됩니다.관측값 가중치에 대한 함수 핸들을 지정하는 경우 가중치는 피팅된 모델에 따라 결정됩니다. 이 경우,
nlinfit
은 반복 일반화 최소제곱 알고리즘을 사용하여 비선형 회귀 모델을 피팅합니다.
참고 문헌
[1] Seber, G. A. F., and C. J. Wild. Nonlinear Regression. Hoboken, NJ: Wiley-Interscience, 2003.
[2] DuMouchel, W. H., and F. L. O'Brien. “Integrating a Robust Option into a Multiple Regression Computing Environment.” Computer Science and Statistics: Proceedings of the 21st Symposium on the Interface. Alexandria, VA: American Statistical Association, 1989.
[3] Holland, P. W., and R. E. Welsch. “Robust Regression Using Iteratively Reweighted Least-Squares.” Communications in Statistics: Theory and Methods, A6, 1977, pp. 813–827.
버전 내역
R2006a 이전에 개발됨