The Korean Journal of Applied Statistics (응용통계연구)

The Korean Statistical Society (한국통계학회)
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Instability in nonlinear regression model

비선형회귀모형에서의 불안정성

  • Bark, Pyeng-Mu (Graduate School of Management of Technology, Pukyong National University) ;
  • Kim, Youngil (School of Business and Economics, ChungAng University) ;
  • Jang, Dae-Heung (Department of Statistics, Pukyong National University)
  • 박병무 (부경대학교 기술경영전문대학원) ;
  • 김영일 (중앙대학교 경영학부) ;
  • 장대흥 (부경대학교 통계학과)
  • Received : 2017.01.17
  • Accepted : 2017.01.20
  • Published : 2017.02.28
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Abstract

We can sometimes find instability against numerical solutions in nonlinear regression. All iterative procedures in nonlinear regression require initial parameter values to be selected. Poor starting values may result in convergence to an unwanted stationary point of the error sum of squares surface. Starting values can sometimes cause the chaos effect in the nonlinear regression model. We can find the chaos phenomena with the convergence plot of starting values in the parameter space.

가끔 비선형회귀분석에서 수치해를 사용시 불안정성을 보게 된다. 비선형회귀분석에서 모든 반복처리 방법들은 초기추정값을 요구한다. 그러나, 오차제곱합에 복수 개의 국소최소값이 존재하면 잘못된 초기추정값은 원하지 않는 정상점에 수렴하게 된다. 이런 경우 초기추정값은 카오스 현상을 일으킨다.

Keywords

References

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  2. Ralston, M. L. and Jennrich, R. I. (1978). DUD, a derivative-free algorithm for nonlinear least squares, Technometrics, 20, 7-14. https://doi.org/10.1080/00401706.1978.10489610
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