R nls.control 控製 nls 中的迭代

說明

允許用戶設置nls非線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)

參數

maxiter	一個正整數，指定允許的最大迭代次數。
tol	指定相對偏移收斂標準的容差級別的正數值。
minFactor	一個正數值，指定迭代中任何步驟允許的最小 step-size 因子。增量使用 Gauss-Newton 算法計算，並連續減半，直到殘差平方和減小或直到 step-size 因子減小到此限製以下。
printEval	指定是否打印評估次數(每次迭代在梯度方向上采取的步驟)的邏輯。
warnOnly	一個邏輯，指定 nls() 是否應該返回，而不是在收斂之前終止的情況下發出錯誤信號。在奇異梯度的情況下，以及在 step-size 因子減小到 minFactor 以下的情況下，收斂前的終止發生在 maxiter 迭代完成時。
scaleOffset	要添加到相對偏移收斂標準計算的分母中的常數，以避免在模型與數據的擬合非常接近的情況下出現零除法。 0 的默認值保留 nls() 的舊行為。像 1 這樣的值似乎適用於殘差非常小的合理規模的問題。
nDcentral	僅當使用數值導數時：logical 指示是否應使用中心差，即使用numericDeriv(*, central=TRUE)。

值

帶有組件的 list

maxiter
tol
minFactor
printEval
warnOnly
scaleOffset
nDcentreal

其含義如“參數”中所解釋。

例子

nls.control(minFactor = 1/2048)

作者

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

參考

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

也可以看看

nls