nls.control(stats)
nls.control()所属R语言包:stats
Control the Iterations in nls
控制在免入息审查贷款计划的迭代
译者:生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
Allow the user to set some characteristics of the nls nonlinear least squares algorithm.
允许用户设置的的nls非线性最小二乘算法的一些特点。
用法----------Usage----------
nls.control(maxiter = 50, tol = 1e-05, minFactor = 1/1024,
printEval = FALSE, warnOnly = FALSE)
参数----------Arguments----------
参数:maxiter
A positive integer specifying the maximum number of iterations allowed.
允许一个正整数,指定最大迭代次数。
参数:tol
A positive numeric value specifying the tolerance level for the relative offset convergence criterion.
一个积极的数值指定为相对偏移的收敛准则的容忍程度。
参数:minFactor
A positive numeric value specifying the minimum step-size factor allowed on any step in the iteration. The increment is calculated with a Gauss-Newton algorithm and successively halved until the residual sum of squares has been decreased or until the step-size factor has been reduced below this limit.
一个正数值,指定任何一步迭代中允许的最小步长因子。增量的计算方法与高斯 - 牛顿算法,并先后减半,直到残差平方已减少或已低于此限制减少,直到步长因子。
参数:printEval
a logical specifying whether the number of evaluations (steps in the gradient direction taken each iteration) is printed.
逻辑指定是否印的评价(在每个迭代的梯度方向的步骤)。
参数:warnOnly
a logical specifying whether nls() should return instead of signalling an error in the case of termination before convergence. Termination before convergence happens upon completion of maxiter iterations, in the case of a singular gradient, and in the case that the step-size factor is reduced below minFactor.
逻辑指定是否nls()应在终止前收敛的情况下错误信号,而不是返回。收敛终止前发生maxiter迭代完成后,在奇异渐变的情况下,并在下面minFactor减少的情况下,步长因子。
值----------Value----------
A list with exactly five components:
一个list整整五个部分:
参数:maxiter
参数:tol
参数:minFactor
参数:printEval
参数:warnOnly
with meanings as explained under "Arguments".
涵义解释下“参数”。
作者(S)----------Author(s)----------
Douglas Bates and Saikat DebRoy
参考文献----------References----------
Nonlinear Regression Analysis and Its Applications, Wiley.
参见----------See Also----------
nls
nls
举例----------Examples----------
nls.control(minFactor = 1/2048)
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