非线性回归：选项

通过选项可以控制非线性回归分析的各个方面：

Bootstrap 估计 (Bootstrap Estimates). 使用从原始数据集重复抽样来估计统计的标准误差的方法。其做法是：抽取（有放回取样）样本量与原始数据集样本量相同的许多样本。为这些样本中的每一个都估计一个非线性方程。然后计算每个参数估计的标准误差，作为自引导估计的标准差。从原始数据得到的参数估计值用作每个 Bootstrap 样本的起始值。这需要序列二次规划算法。

估算方法。 允许您选择一种估算方法（如果可能）。（此对话框或其他对话框中的某些选项要求使用序列二次编程算法。）可用的方法包括序列二次编程和 Levenberg-Marquardt。

• 序列二次编程 (Sequential Quadratic Programming). 此方法可用于约束和不约束模型。如果您指定约束模型、用户定义的损失函数或 bootstrap，那么自动使用序列二次编程。您可以为“最大迭代次数”和“步长限制”输入新值，并且可以在“最优性容差”、“函数精确度”和“无限步长”的下拉列表中更改选择。
• Levenberg-Marquardt. 这是非约束模型的缺省算法。如果您指定约束模型、用户定义的损失函数或自引导，那么 Levenberg-Marquardt 方法不可用。您可以为“最大迭代次数”输入新值，并且可以更改在“平方和收敛性”和“参数收敛”的下拉列表中的选择。

指定非线性回归选项

此功能需要 SPSS® Statistics Standard Edition 或“回归”选项。

1. 从菜单中选择：

   分析 > 回归 > 非线性…

2. 在“非线性回归”对话框中，单击选项。