アルゴリズム

MULTI2(BAYES)には以下の４つの非線形最小二乗アルゴリズムを備えている。

（１）	Gauss-Newton法
	最も素朴なもので計算速度は早いが、初期値が悪いと簡単に発散（多くはオーバーフロー）してしまう。モデルが実験データとの関連で不適当な場合にも発散しやすい。逆にこの方法でうまく収束して、推定パラメータ値も妥当な場合にはそれだけ信頼性も高いといえる。
（２）	Damping Gauss-Newton法
	Gauss-Newton法を簡単に修正したものであるが収束性は多くの場合、満足できるものである。ただし経口投与による血漿中濃度のアテハメでは見た目にも不十分な計算結果となる場合もある。
（３）	修正Marqurdt法
	Gauss-Newton法を大幅に改良したアルゴリズムで、初期値ががかなりいいかげんでも安定に収束することがわかっている。欠点は時間がかかることである。経口投与データでは見かけ上、不満足な計算結果となる場合もある。
（４）	Simplex法
	最も強力なもので不安定な経口投与データのアテハメでも見かけ上満足な結果が得られる場合がある。強力さゆえに逆に収束値の信頼性は低くなるため、他の方法と比較することは必要である。