非线性回归

shiyiming

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shiyiming

上面只是计算了第一个回归模型，两种方法出来的结果不一样，
哪位大哥可以解释一下是为什么？

shiyiming

线性化后回归是利用线性回归算法求解问题，结果是可靠的。非线性回归是利用一维搜索（瞎子爬山）逐步迭代求解问题，其结果依赖于搜索算法、迭代精度和模型在欧氏空间的几何特性，结果不唯一。两种回归方法的结果不一致是正常的，一般情况下尽量采用可线性化回归，只有模型不可线性化时采用非线性回归方法。当然，方法的优劣主要看模型的检验结果，p值较小者为优。

shiyiming

楼上分析极有道理,线性回归是用最小二乘法,sas程序中proc nlin默认的是高斯牛顿法(好象是),算法不一样,所以结果也就不一样.
    至于谁好谁坏我就不知道了,看p值是可以,不过要是p值都是小于0.0001,怎么办?我觉得看剩余平方和比较好,一般越小越好.

shiyiming

我们说的不矛盾。SAS假设检验对于过小的p值默认显示不等式，此时不能比较两种算法哪个更好，比较残差平方和是可行的，不过要注意是在假设检验均显著的前提下才有意义，另外一种方法是比较决定系数，较大者优，当然是在假设检验均显著的前提下。比较残差平方和与比较p值以及比较决定系数实质上是等价的，只不过p值可给出2个信息：显著性和拟合优度。