在使用Statistica软件进行非线性参数估计时，如何设计并选择最优的回归函数和损失函数？请结合实例展示整个过程。

在应用Statistica软件进行非线性参数估计的过程中，选择合适的回归函数和损失函数至关重要，这将直接影响到模型的准确度和适用性。为了帮助你深入理解这一过程，建议参阅《Statistica软件非线性参数估计：模型选择与统计学习方法》。

参考资源链接：[Statistica软件非线性参数估计：模型选择与统计学习方法](https://wenku.csdn.net/doc/1ec5q5qd2u?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，要确定你的数据集特点和分析目标。例如，如果你观察到数据随时间呈现指数衰减趋势，你可能会选择 `y = a * exp(-bx)` 作为你的回归函数。这里的 `a` 和 `b` 是模型参数，将通过非线性参数估计方法来确定。

接下来，选择一个合适的损失函数。对于指数衰减模型，均方误差（MSE）是一个常用的选择，因为它可以较好地反映出预测值和实际值之间的差异。计算公式为 `MSE = (1/n) * Σ(y_i - ŷ_i)^2`，其中 `y_i` 是实际观测值，`ŷ_i` 是模型预测值，`n` 是样本数量。

初始参数估计是优化算法的起点，可以基于已有知识或先验信息给出，也可以使用软件的预设值。通常，这些值是通过一些启发式的方法得出的，比如设定 `a` 为最大观测值，`b` 为一个较小的正数。

选择合适的参数估计方法是优化过程的关键。在Statistica中，你可以选择“Simplex”、

参考资源链接：[Statistica软件非线性参数估计：模型选择与统计学习方法](https://wenku.csdn.net/doc/1ec5q5qd2u?spm=1055.2569.3001.10343)