data/nist/MGH17.dat

   1 NIST/ITL StRD\r
   2 Dataset Name:  MGH17             (MGH17.dat)\r
   3 \r
   4 File Format:   ASCII\r
   5                Starting Values   (lines 41 to 45)\r
   6                Certified Values  (lines 41 to 50)\r
   7                Data              (lines 61 to 93)\r
   8 \r
   9 Procedure:     Nonlinear Least Squares Regression\r
  10 \r
  11 Description:   This problem was found to be difficult for some very\r
  12                good algorithms.\r
  13 \r
  14                See More, J. J., Garbow, B. S., and Hillstrom, K. E.\r
  15                (1981).  Testing unconstrained optimization software.\r
  16                ACM Transactions on Mathematical Software. 7(1):\r
  17                pp. 17-41.\r
  18 \r
  19 Reference:     Osborne, M. R. (1972).  \r
  20                Some aspects of nonlinear least squares \r
  21                calculations.  In Numerical Methods for Nonlinear \r
  22                Optimization, Lootsma (Ed).  \r
  23                New York, NY:  Academic Press, pp. 171-189.\r
  24  \r
  25 Data:          1 Response  (y)\r
  26                1 Predictor (x)\r
  27                33 Observations\r
  28                Average Level of Difficulty\r
  29                Generated Data\r
  30 \r
  31 Model:         Exponential Class\r
  32                5 Parameters (b1 to b5)\r
  33 \r
  34                y = b1 + b2*exp[-x*b4] + b3*exp[-x*b5]  +  e\r
  35 \r
  36 \r
  37 \r
  38           Starting values                  Certified Values\r
  39 \r
  40         Start 1     Start 2           Parameter     Standard Deviation\r
  41   b1 =     50         0.5          3.7541005211E-01  2.0723153551E-03\r
  42   b2 =    150         1.5          1.9358469127E+00  2.2031669222E-01\r
  43   b3 =   -100        -1           -1.4646871366E+00  2.2175707739E-01\r
  44   b4 =      1          0.01        1.2867534640E-02  4.4861358114E-04\r
  45   b5 =      2          0.02        2.2122699662E-02  8.9471996575E-04\r
  46 \r
  47 Residual Sum of Squares:                    5.4648946975E-05\r
  48 Residual Standard Deviation:                1.3970497866E-03\r
  49 Degrees of Freedom:                                28\r
  50 Number of Observations:                            33\r
  51 \r
  52 \r
  53 \r
  54 \r
  55 \r
  56 \r
  57 \r
  58 \r
  59 \r
  60 Data:  y               x\r
  61       8.440000E-01    0.000000E+00\r
  62       9.080000E-01    1.000000E+01\r
  63       9.320000E-01    2.000000E+01\r
  64       9.360000E-01    3.000000E+01\r
  65       9.250000E-01    4.000000E+01\r
  66       9.080000E-01    5.000000E+01\r
  67       8.810000E-01    6.000000E+01\r
  68       8.500000E-01    7.000000E+01\r
  69       8.180000E-01    8.000000E+01\r
  70       7.840000E-01    9.000000E+01\r
  71       7.510000E-01    1.000000E+02\r
  72       7.180000E-01    1.100000E+02\r
  73       6.850000E-01    1.200000E+02\r
  74       6.580000E-01    1.300000E+02\r
  75       6.280000E-01    1.400000E+02\r
  76       6.030000E-01    1.500000E+02\r
  77       5.800000E-01    1.600000E+02\r
  78       5.580000E-01    1.700000E+02\r
  79       5.380000E-01    1.800000E+02\r
  80       5.220000E-01    1.900000E+02\r
  81       5.060000E-01    2.000000E+02\r
  82       4.900000E-01    2.100000E+02\r
  83       4.780000E-01    2.200000E+02\r
  84       4.670000E-01    2.300000E+02\r
  85       4.570000E-01    2.400000E+02\r
  86       4.480000E-01    2.500000E+02\r
  87       4.380000E-01    2.600000E+02\r
  88       4.310000E-01    2.700000E+02\r
  89       4.240000E-01    2.800000E+02\r
  90       4.200000E-01    2.900000E+02\r
  91       4.140000E-01    3.000000E+02\r
  92       4.110000E-01    3.100000E+02\r
  93       4.060000E-01    3.200000E+02\r