non-linear-regression - 如何解释 R 中的非线性回归

Question

我在 R (package quantreg) 中做了一个非线性回归，得到了以下结果：

Coefficients:
     Value    Std. Error t value  Pr(>|t|)
Asym 30.98339  1.06558   29.07656  0.00000
mid  36.18334  1.49832   24.14935  0.00000
scal  1.75042  1.07709    1.62514  0.10573

现在，我想了解它的确切含义。因此，第一个参数是渐近线，我希望它是 y 的值，在该值处，预测因子的进一步增加不再导致 y 值的增加。

然后是中间点，我认为它是某种拐点，或者是 X 值，在该值处 y 开始迅速失去增长。

最后，缩放因子 scal 将显示当 x 在拐点之前增加时 y 增加了多少。

对于所有系数的值，标准误差很容易理解，但 T 并非如此。我有点想像，对于比例因子，T 表示 y 的增加除以误差，但是对于渐近线或拐点，高 T 的解释是什么？

同样，t 不为零的概率似乎很容易解释，但是对于渐近线和拐点具有显着的 t 值意味着什么？

我在别处找不到这些问题的答案。提前感谢您的任何澄清

标签： non-linear-regressionquantreg