R nls.control 控制 nls 中的迭代

说明

允许用户设置nls非线性最小二乘算法的一些特性。

用法

nls.control(maxiter = 50, tol = 1e-05, minFactor = 1/1024,
            printEval = FALSE, warnOnly = FALSE, scaleOffset = 0,
            nDcentral = FALSE)

参数

maxiter	一个正整数，指定允许的最大迭代次数。
tol	指定相对偏移收敛标准的容差级别的正数值。
minFactor	一个正数值，指定迭代中任何步骤允许的最小 step-size 因子。增量使用 Gauss-Newton 算法计算，并连续减半，直到残差平方和减小或直到 step-size 因子减小到此限制以下。
printEval	指定是否打印评估次数(每次迭代在梯度方向上采取的步骤)的逻辑。
warnOnly	一个逻辑，指定 nls() 是否应该返回，而不是在收敛之前终止的情况下发出错误信号。在奇异梯度的情况下，以及在 step-size 因子减小到 minFactor 以下的情况下，收敛前的终止发生在 maxiter 迭代完成时。
scaleOffset	要添加到相对偏移收敛标准计算的分母中的常数，以避免在模型与数据的拟合非常接近的情况下出现零除法。 0 的默认值保留 nls() 的旧行为。像 1 这样的值似乎适用于残差非常小的合理规模的问题。
nDcentral	仅当使用数值导数时：logical 指示是否应使用中心差，即使用numericDeriv(*, central=TRUE)。

值

带有组件的 list

maxiter
tol
minFactor
printEval
warnOnly
scaleOffset
nDcentreal

其含义如“参数”中所解释。

例子

nls.control(minFactor = 1/2048)

作者

Douglas Bates and Saikat DebRoy; John C. Nash for part of the scaleOffset option.

参考

Bates, D. M. and Watts, D. G. (1988), Nonlinear Regression Analysis and Its Applications, Wiley.

也可以看看

nls