求教 NLIN回归为什么一个参数估计值没有标准误差

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

程序
proc nlin data=CCHH_PM method=marquardt;
parms P=0.5 to 1.0 by .02
      k=0.1 to 1.5 by .02;
bounds 0.5<=P<=1.0,0.1<=k<=1.5;
model y=(P*AER*x)/(AER+k);
run;

结果

Note:

An intercept was not specified for this model.

SourceDFSum of SquaresMean SquareF ValueApprox
Pr > F
Model11427194142719423395.1<.0001
Error67140933.661.0039  
Uncorrected Total6721468128   

ParameterEstimateApprox
Std ErrorApproximate 95% Confidence
LimitsLabel
P0.64620.004220.63790.6545
k0.100000.10000.1000
Bound217884.82542.212903.722865.90.1 <= k

感觉很明显对于k值没有换估计的值，一直都是用0.10来拟合，如何克服这个缺点 让程序尽可能多用P K的不同组合来得到并显示SS，因为我的这个模型不可能得到独立的参数估计，只能得到一系列比较好的组合，然后根据理论情况选择

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏0 回帖

关键词：参数估计值 Nlin 参数估计 标准误差 标准误 method 程序

换了 起始条件之后：
proc nlin data=CCHH_PM method=marquardt;
parms P=0.75 to 1.0 by .01
      k=0.1 to 1.5 by .02;
bounds 0.75<=P<=1.0,0.1<=k<=1.5;
model y=(P*AER*x)/(AER+k);
run;

结果是这样：
Parameter Estimate Approx
Std Error Approximate 95% Confidence
Limits Label
P 0.7500 0 0.7500 0.7500   
k 0.3610 0.0201 0.3215 0.4005   
Bound0 125674 7749.0 110491 140857 0.75 <= P

这回变成P值没有带入的其它值，只用了初始值了

解决了

怎么解决的啊？