求教高手帮忙分析一下输出结果

这是用sas做的非线性回归的输出结果
不知道为什么方差分析结果没有给出residual和corrected total的值。是不是模型拟合的不好 ?[img]file:///C:/DOCUME~1/ADMINI~1/LOCALS~1/Temp/HL%ND`1@JZ2[}TQZGF9(0BU.jpg[/img]
以下是原程序

data case;
      input x y @@;
          cards;
          0 4.4 1 4.49 2 4.78 3 4.86 4 4.94 5 5.08 6 5.4 7 5.48
          ;
proc nlin;
      model y=4.4+1.08*exp(-exp(2.576*b0*(b1-x)+1));
          parms b0=0.5 b1=3;
          run;
这是原程序

这是输出结果

[img][/img]

SAS 系统               2010年05月30日 星期日 上午10时40分37秒   4

                                                    The NLIN Procedure
                                                   Dependent Variable y
                                                   Method: Gauss-Newton

                                                     Iterative Phase
                                                                           Sum of
                                         Iter          b0          b1     Squares

                                            0      0.5000      3.0000      0.3444
                                            1      0.2445      2.3938      0.2902
                                            2      0.1887      1.1607      0.1070
                                            3      0.1897      0.6174      0.0621
                                            4      0.1917      0.6283      0.0620
                                            5      0.1912      0.6214      0.0620
                                            6      0.1913      0.6229      0.0620
                                            7      0.1913      0.6226      0.0620
                                            8      0.1913      0.6227      0.0620
                                            9      0.1913      0.6226      0.0620


                             NOTE: Convergence criterion met.


                                                   Estimation Summary

                                          Method                   Gauss-Newton
                                          Iterations                          9
                                          Subiterations                       1
                                          Average Subiterations        0.111111
                                          R                            4.728E-6
                                          PPC(b1)                      7.945E-6
                                          RPC(b1)                      0.000033
                                          Object                       2.98E-10
                                          Objective                    0.062003
                                          Observations Read                   8
                                          Observations Used                   8
                                          Observations Missing                0


                                   NOTE: An intercept was not specified for this model.

                                                          Sum of        Mean               Approx
                        Source                    DF     Squares      Square    F Value    Pr > F

                        Model                      2       195.3     97.6632    9450.78    <.0001
                        Error                      6      0.0620      0.0103
                        Uncorrected Total          8       195.4


                                                             Approx
                               Parameter      Estimate    Std Error    Approximate 95% Confidence Limits

                               b0               0.1913       0.0346      0.1067      0.2759
                               b1               0.6226       0.5263     -0.6652      1.9104



                                                         SAS 系统               2010年05月30日 星期日 上午10时40分37秒   5

                                                    The NLIN Procedure

                                              Approximate Correlation Matrix
                                                            b0              b1

                                            b0       1.0000000       0.8581833
                                            b1       0.8581833       1.0000000

还是没有给出residual和corrected total的值啊! 我是想知道这个模型拟合的相关系数是不是很高。

就没有可帮忙解答一下的吗？

proc nlin;
      model y=4.4+1.08*exp(-exp(2.576*b0*(b1-x)+1));
      parms b0=0.5 b1=3;
     output out=c p=p r=r;
      run;

提交执行，左侧results列表中，找到NLIN下的子块 Summary Statistics : Dependent Variable y并且，可以看到regression一行的最后——检验p 值<.0001，说明模型有显著意义。

proc univariate data=c plot normal; var r;run;
提交执行，左侧results列表中，找到Univariate下的子块Tests For Location、Tests For Normality，两个p值都是>0.10，说明残差是服从均值为0的正态分布。

有个问题：单单根据x y的观测值，你怎么就得到非线性的具体表达式了呢？相关的背景是怎么回事？能说下吗