我在R（软件包Quantreg）中进行了非线性回归，并获得了以下结果：
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，我想确切地理解它的含义。 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将不再导致y值的增加。
然后是中点，我假设它是某种拐点，或者是y开始迅速失去其增量的X值。
最后，比例因子scal将显示当x在拐点之前增加时y增加多少。
所有系数值的标准误差都很容易理解，但T并非如此。我想像一下，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而言，高T的解释是什么？
同样，t不同于零的概率似乎很容易解释，但是对于渐近线和拐点而言，具有显着的t值意味着什么？
我在其他地方找不到这些问题的答案。 预先感谢您的澄清