要拟合定制模型,您必须首先创建一个具有初始参数估计值的模型列。该方法需要的步骤比拟合内置模型所需的步骤多一点,但是它允许拟合任何非线性模型。此外,您可以自定义损失函数,并指定用于拟合过程的几个其他选项。
本节提供一个示例,介绍如何创建模型的公式列并在“非线性”平台中拟合模型。数据位于 US Population.jmp 数据表中。响应变量为美国人口(以百万为单位),预测变量为年份。
1. 选择帮助 > 样本数据库,然后打开 Nonlinear Examples/US Population.jmp。
2. 创建名为模型的新列。
3. 右击模型列,然后选择列属性 > 公式。
随即显示“公式编辑器”。
4. 从列列表下方的列表中选择参数。
5. 选择新建参数。
6. 键入 B0 作为名称。
7. 键入 3.9 作为值。该值是初始参数估计值。
8. 点击确定。
9. 选择新建参数。
10. 键入 B1 作为名称,输入 0.022 作为值。
11. 点击确定。
12. 使用“公式编辑器”函数、列年份和参数输入模型公式。
完成的模型公式
提示:点击“超越”旁边的红色小三角以查找指数命令。
13. 点击确定。
14. 选择分析 > 专业建模 > 非线性。
15. 将模型分配给 X,预测变量公式角色。
16. 将人口分配给 Y,响应角色。
17. 点击确定。
18. 点击控制面板上的执行以拟合模型。
图和“解”报表
最终的参数估计值与其他拟合统计量一起显示在解报表中。拟合模型显示在图上。
在公式编辑器中,当您添加参数时,可以看到扩展到类别,选择列复选框。该选项用于同时添加若干参数(例如,为分类变量的每个水平各添加一个参数)。当您选择该选项后,将显示一个对话框,您可以在其中选择一列。完成选择之后,“参数”列表中会显示一个新的参数,其名称为 D_列,其中 D 是您为参数指定的名称。在公式中使用该参数时,将插入一个 Match 表达式,它为分类变量的每个水平包含一个单独的参数。