fit は、解から遠くから始めると失敗するかも知れませんし、しばしばそれ は起こり得ます。遠くというのは、SSR が大きく、パラメータの変化に対して その変化が小さい、あるいは数値的に不安定な領域 (例えば数値が大きすぎて 浮動小数の桁あふれを起こす) に到達してしまって、その結果 "未定義値 (undefined value)" のメッセージか gnuplot の停止を引き起こしてしまう ような場合を意味します。
大域的な最適値を見つける可能性を改善するには、最初の値をその解に少なく ともほぼ近くに取るべきでしょう。例えば、もし可能ならば一桁分の大きさの 範囲内で。最初の値が解に近いほど他の解で終了してしまう可能性は低くなり ます。最初の値を見つける一つの方法は、データと当てはめ関数を同じグラフ の上に描画して適当な近さに達するまで、パラメータの値を変更して replot することを繰り返すことです。その描画は、よくない当てはめの極小値で当て はめが終了したかどうかをチェックするのにも有用です。
もちろん、適度に良い当てはめが、"それよりよい" 当てはめ (ある改良され た当てはめの良さの基準によって特徴付けられた統計学的な意味で、あるいは そのモデルのより適切な解である、という物理的な意味で) が存在しないこと の証明にはなりません。問題によっては、各パラメータの意味のある範囲をカ バーするような様々な初期値の集合に対して fit することが望ましいかも 知れません。
竹野茂治＠新潟工科大学