使用nls函数拟合错误
是指在数据分析和统计建模中，使用非线性最小二乘法（Nonlinear Least Squares，NLS）函数来拟合数据时出现错误或问题。
NLS函数是一种用于拟合非线性模型的方法，它通过最小化观测数据与模型预测值之间的残差平方和来确定模型参数的最优值。然而，在使用nls函数进行拟合时，可能会遇到以下错误或问题：
- 收敛失败：nls函数可能无法找到使残差平方和最小化的最优参数值，导致拟合过程无法收敛。这可能是由于初始参数值选择不当、模型过于复杂或数据质量不佳等原因引起的。
- 参数估计不准确：即使nls函数成功收敛，估计的参数值也可能不准确。这可能是由于数据噪声、模型假设不准确或模型选择不当等原因导致的。
- 过拟合：nls函数可能会过度拟合数据，即使在噪声较大或数据量较小的情况下也能得到较好的拟合效果。这可能导致模型过于复杂，对新数据的泛化能力较差。
为了解决这些问题，可以采取以下措施：
- 初始参数值选择：合理选择初始参数值，可以通过先对数据进行可视化分析、领域知识或经验来指导。
- 数据预处理：对数据进行清洗、去噪或异常值处理，以提高数据质量。
- 模型选择和评估：根据问题的特点选择合适的模型，并使用交叉验证等方法评估模型的性能和泛化能力。
- 参数约束：对参数进行约束，以避免参数估计过大或过小。
- 模型简化：如果模型过于复杂，可以考虑简化模型结构或使用正则化方法来减少过拟合的风险。
腾讯云提供了一系列与数据分析和云计算相关的产品和服务，例如：
- 腾讯云数据分析平台（https://cloud.tencent.com/product/dcap）：提供了数据仓库、数据集成、数据开发和数据治理等功能，支持大规模数据分析和建模。
- 腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）：提供了机器学习模型训练和部署的能力，可用于非线性模型拟合和预测。
- 腾讯云大数据平台（https://cloud.tencent.com/product/emr）：提供了大数据处理和分析的能力，支持使用Hadoop、Spark等工具进行数据处理和建模。
请注意，以上仅为示例，具体的产品选择应根据实际需求和情况进行评估和决策。
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1回答
我正在使用nls2包进行拟合。拟合是正确的，但是我如何才能得到预测变量的计算值呢？
公式：
fit <- nls2(Trans ~ t - (h * W ^ 2 / ((WLn - x0) ^ 2 + W ^ 2)),
data = siteData,
start = list(t=0.6, h=0.5, x0=830, W=100),
algorithm = "port",
#trace = TRUE,
lower = c(t=-Inf, h=0, x0=700, W=35),
upper = c(t=0.6,
浏览 0提问于2015-01-07得票数 0
1回答
当我的nls做非线性拟合时，有没有办法允许它有0的残差？在我的数据中有一些情况下，fit made应该有0错误，但是nls总是失败，并发出一个错误。
有人能告诉我：
如何测试这是否是nls所吐出的错误？如何允许0的错误情况？(完美配合)
这是我的nls电话：
fit <- nls(y ~ ifelse(g, m1 * (x - x0) + y0, m2 * (x - x0) + y0),
start = c(m1 = -1, m2 = 1, y0 = 0, x0 = split),
algorithm = "port",
浏览 2提问于2011-08-20得票数 3
回答已采纳
假设我有x值、y值和期望的y值f (来自一些非线性的最佳拟合曲线)。
如何在R中计算R^2？请注意，此函数不是线性模型，而是非线性最小二乘(nls)拟合，因此不是lm拟合。
浏览 1提问于2013-01-26得票数 17
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1回答
我尝试将下面的函数y(x)=a*( 1+ (x^2)/(b^2) )^t拟合到一组特定的数据，其中a，b和t是希望通过拟合确定的常量。
例如，我尝试执行以下操作
len <- 24
x = runif(len)
y = x^3 + runif(len, min = -0.1, max = 0.1)
plot(x, y)
s <- seq(from = 0, to = 1, length = 50)
lines(s, s^3, lty = 2)
df <- data.frame(x, y)
m <- nls(y~a*( 1 + (x^2)/(b^2) )^t, data
浏览 1提问于2015-12-10得票数 1
我有一些数据，我想用nls对数据的每个子集拟合一个非线性模型，然后用ggplot2将拟合的模型叠加到数据点的图上。具体而言，模型的形式是
y~V*x/(K+x)
你可能会认出是Michaelis-Menten。其中一种方法是使用geom_smooth，但是如果我使用geom_smooth，我就没有任何方法来检索模型拟合的系数。或者，我可以用nls对数据进行拟合，然后用geom_smooth绘制曲线，但如何知道geom_smooth绘制的曲线与我的nls拟合曲线相同？我不能将适合我的nls的系数传递给geom_smooth并告诉它使用它们，除非我可以让geom_smooth只使用数据的一个子集，
浏览 6提问于2017-10-17得票数 2
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我正在使用R中的nlstools包。我将一个模型拟合到我的数据中，并将其绘制得很好。我不确定我做错了什么，但我似乎不能从nlstools调用方法，因为我得到了一个错误，“对象'd‘找不到”。以下是代码，并注释了错误行：
Y=y_coll
X=x_ntips
d=data.frame(X,Y)
thisfit=nls(Y ~ a*X^b,data=d, start = list(a = .1, b = .1))
### Error in eval(expr, envir, enclos) : object 'd' not found
#a=nlsBoot (this
浏览 0提问于2012-12-12得票数 0
我想拟合一个渐近模型，如下所示：
y(x) = Asym + (R0 - Asym) * exp(-exp(lrc) * x)
可以使用nls()函数将模型拟合到R中：
y <- c(22.180,21.941,21.786,21.724,20.964,19.128,18.371,17.508,16.931)
x <- c(1,3,5,9,18,36,72,144,288)
nls(y ~ SSasymp(x, Asym, R0, lrc))
但是，如果我知道R0的值(例如R0 = 25)，那么我如何用自启动函数SSasymp来拟合这个模型？
浏览 0提问于2018-09-26得票数 0
我的问题与估计中的人口增长率有关。作为一个玩具示例，考虑一个玩具数据集df
structure(list(x= c(0L, 24L, 48L, 72L, 96L, 120L, 144L, 168L
), y = c(10000, 18744.0760659189, 35134.0387564953, 65855.509495469,
123440.067934292, 231377.002294256, 433694.813090781, 812920.856596808
)), .Names = c("x", "y"), row.names = c(NA,
浏览 7提问于2016-06-23得票数 3
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1回答
我正在将分布拟合到数据集。我需要根据给定的函数/公式调整分布的参数。我不知道如何去解决R中的问题 数据集是来自14个不同降雨持续时间(5分钟、10分钟、15分钟等)的降水量数据集。对于每个数据集，我都拟合了一个分布。然后，我需要将函数拟合到分布参数，以便获得降雨持续时间和分布参数之间的关系。 给出了每个分布参数的函数。例如，location参数的函数为: u(d) = a/d^b 其中u(d)是所有14个拟合分布(对于每个持续时间d)的位置参数，d是持续时间5、10、15、30、45、60、90、120、180、240、300、360、720和1440分钟。我现在需要找到参数a和b。 我的问
浏览 28提问于2019-02-19得票数 0
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1回答
我对R相当陌生，我试图用nls函数拟合曲线。我首先用dgamma函数生成曲线y，然后我想用nls拟合它。这是我的玩具例子。
´´´
x <- 1:250
y <- dgamma(x,2,0.02)
df <- data.frame(x=x,y=y)
nls(y~ dgamma(x,a,b),data=df,start = list(a =2,b =0.4))
´´´
我所犯的错误是
numericDeriv中的错误(form[3L]，name(Ind)，env)：在计算模型时产生的缺失值或无穷大:警告消息:在dgamma中(x，a，b)：NaNs生成
我在这里做错什么了？
浏览 1提问于2020-12-13得票数 0
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我有一个nls fitting任务，我想用R。我第一次尝试做这个，就像@Roland指出的
“关键是复杂的模型很难拟合。越是如此，数据就越不支持模型，直到它变得不可能。如果你有非常好的起始值，你也许能够适应这个模型。”
我同意@Roland的观点，但如果excel R 能做到这一点，为什么R不能这么做呢？
基本上，这种拟合可以用Excel的GRG非线性求解器进行，但过程非常耗时，有时拟合不好。(因为现实中有很多数据)。
这是我的样本data.frame。我想让每个set组与下面提供的模型相匹配，
set.seed(12345)
set =rep(rep(c("1",&#
浏览 2提问于2016-05-10得票数 1
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我觉得我即将找到我的问题的答案，但不知何故，我就是做不到。我使用nls函数拟合了3个参数，使用了一个相当复杂的函数来描述精子浓度范围(x轴)内卵子受精成功率(y轴)(Styan的模型，)。拟合参数很好，但我无法使用predict函数绘制平滑的外推曲线(请参阅本文末尾的部分)。我猜这是因为我使用了一个不适合x轴的值。我的问题是，如何使用x轴上未拟合的参数，基于nls函数拟合的模型绘制平滑和外推的曲线？
下面是一个示例：
library(ggplot2)
data.nls <- structure(list(S0 = c(0.23298, 2.32984, 23.2984, 232.983
浏览 1提问于2013-04-06得票数 1
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当我使用geom_smooth nls拟合我的数据时，我得到了一个非常好的拟合。但是，如果我使用独立的nls函数来拟合我的数据，使用相同的方程和起始值，我得到的拟合要差得多。我想提取拟合参数，所以真的需要独立的nls来生成与geom_smooth nls相同的拟合。 对可能发生的事情有什么建议/提示吗？ df <- data.frame("x" = c(4.63794469, 1.54525711, 0.51508570, 0.17169523, 0.05737664, 5.11623138, 1.70461130, 0.56820377, 0.18940126, 0.
浏览 39提问于2021-02-01得票数 1
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4回答
在R中，我使用nls进行非线性最小二乘拟合。那么，如何使用拟合提供的系数的值来绘制模型函数呢？
(是的，这是一个来自R相对新手的非常天真的问题。)
浏览 5提问于2012-03-29得票数 4
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1回答
以下是我的数据集的摘录:相对频率和大小。从开环中可以看到，这是一个高斯分布。我使用R中的nls软件包来拟合一条非线性曲线。我的方程式是
或以纯文本形式：c * e^(-(x - z)^2/l)
我是怎么到这里来的
fit <- as.formula(y~c*(exp((-(x-z)^2/l))))
preview(fit_partial, data=mydata, start=list(c=0.005, x=mydata$x_values, z=130,l=2000))
起跑线似乎是合理的。所以我试着做一个非线性拟合
nls_fit <- nls(fit, data
浏览 2提问于2019-04-25得票数 1
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1回答
我愿意插值两条曲线，根据函数Curing ~ a * atan(b * Time)，拟合下面代码中报告的数据。我有两个问题：
library(tidyverse)
library(investr)
library(ggplot2)
#DATAFRAME
RawData <- data.frame("Time" = c(0, 4, 8, 24, 28, 32, 0, 4, 8, 24, 28, 32), "Curing" = c(0, 28.57, 56.19, 86.67, 89.52, 91.42, 0, 85.71, 93.33, 94.28, 9
浏览 5提问于2022-06-24得票数 1
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1回答
您好，并感谢您在此提出任何建议！我的问题是如何使用nls()
为我的数据和找到了最优的拟合方法，即线性和非线性。
在下面的图形上显示了适合吗？
库(Ggplot2)库(Mosiac)库(Tidyverse)库(Dplyr)# data frame FX <- data.frame(Location=c(1:5)，mi=c(1，4，16，16^2,256^2)) #Visual (FX，aes(x=Location，y=mi))+ geom_line(alpha=0.9，color="red") # nls()。在nls(mi~Location，data=FX，start=
浏览 2提问于2021-08-19得票数 0
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1回答
R中多条乙状结肠曲线的拟合与比较
、、、、
我想在一次拟合多个曲线，并比较他们的3个估计参数-渐近线，斜率和x0。下面是要建模的数据的理想图像：
大多数可搜索的页面都会使用方法来拟合一条曲线，如下所示：和here
在我的例子中，我想测试(统计)改变变量水平对乙状结肠的三个参数的影响。也就是说，当我拟合这个模型时：
model <- nls(y ~ asym / (1 + exp( -slope * (x – x0) ) ), start = c(…), data = my_data)
I想添加两个因素(例如，“factorA”和“factorB”)与lm()、lm()和x0每个术语的交互作用(lm()或glm() )，如下
浏览 3提问于2017-02-03得票数 6
1回答
我有以下变量的dataframe：a和b作为预测器，c作为结果。我的公式是：c = (a^x) / (a^x + b^x)如何求解x
示例数据：
dat <- data.frame(a = runif(5, 1, 100), b = runif(5, 10, 20), c = runif(5, 0, 1))
对评论的答复：
你期望的输出是什么？来自最小二乘拟合的单个x值，还是列x？
整列(所有行错误之和)。我希望将每一行的错误最小化。
浏览 2提问于2022-07-08得票数 -1
回答已采纳
我正在尝试使用minpack.lm中的nls.lm函数来将非线性模型与来自心理物理实验的一些数据进行拟合。
我已经搜索过了，但是找不到很多关于这个包的信息，所以基本上复制了nls.lm帮助页面上给出的示例的格式。不幸的是，我的脚本仍然无法运行，R抛出了这个错误：
Error in fn(par, ...) :
unused argument (observed = c(0.1429, 0.2857, 0.375, 0.3846, 0.4667, 0.6154))
脚本似乎认为我想要拟合模型的数据是无关紧要的，这肯定是错误的。
我希望它符合模型，并为备用参数(w)产生值0.5403。
任何帮助
浏览 1提问于2015-05-01得票数 1
3回答
我有两个变量的散点图，例如：
x<-c(0.108,0.111,0.113,0.116,0.118,0.121,0.123,0.126,0.128,0.131,0.133,0.136)
y<-c(-6.908,-6.620,-5.681,-5.165,-4.690,-4.646,-3.979,-3.755,-3.564,-3.558,-3.272,-3.073)
我想找出更适合这两个变量之间关系的函数。
准确地说，我想比较三种模型的拟合情况：linear、exponential和logarithmic。
我在考虑将每个函数与我的值进行拟合，计算每种情况下的可能性，并比较AIC值。
浏览 1提问于2013-02-23得票数 4
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1回答
我是R区的新手！
我想找出最佳的伽马分布参数来拟合我的实验计数数据。optim函数的帮助文件说，函数的第一个参数应该是要优化的参数。所以我试着：
x = as.matrix(seq(1,20,0.1))
yexp = dgamma(x,2,1)*100 + rnorm(length(x),0,1)
f = function(p,x,yexp) {sum((p[1]*dgamma(x,p[2],scale=p[3]) - yexp)^2)}
mod = optim(c(50,2,1),f(p,x,yexp))
我得到了错误消息：
Error in f(p, x, yexp) : object &
浏览 1提问于2015-02-09得票数 2
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我是一个R新手，试图将植物光合作用的光响应曲线(饱和、曲线)拟合到专家接受的特定模型中。目标是获得Am、Rd和LCP的估计系数值。下面是我不断得到的错误：
Error in numericDeriv(form[[3L]], names(ind), env) :
Missing value or an infinity produced when evaluating the model
我已经多次改变了起始值，但仍然没有成功。帮助?提前谢谢你。下面是示例数据集。
photolrc= c(3.089753, 6.336478, 7.737142, 8.004812, 8.031599)
P
浏览 1提问于2015-10-22得票数 11
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2回答
将曲线拟合到特定数据
、、、
我的论文中有以下数据：
28 45
91 14
102 11
393 5
4492 1.77
我需要把曲线拟合进去。如果我绘制它，那么这就是我得到的结果。
我认为应该用某种指数曲线来拟合这个数据。我正在使用GNUplot。谁能告诉我什么样的曲线可以拟合，我可以使用什么初始参数？
浏览 2提问于2013-01-07得票数 7
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1回答
我是R的新手，我想对以下一阶衰减时间序列公式进行非线性回归拟合：
y = a*exp^(-kt)
有没有人能给我看一下做这个非线性拟合的脚本和过程？谢谢!
浏览 6提问于2013-12-12得票数 0
1回答
我想要将一个函数与ecdf的输出相匹配
x<-rnorm(100)
z<-ecdf(x)
请注意，我不想拟合一个正态分布，而是一个泛型函数。我最初的方法是使用lm，但是我不能检索z的各个值来执行fit。
浏览 0提问于2013-11-03得票数 1
在我的r脚本中，我确实执行了一个nls来获得一个拟合值：
fit <- nls(...)
然后，我通过执行以下操作测试nls是否成功：
if(is.na(fit)) {
print("succeeded")
}
但我收到警告：
the condition has length > 1 and only the first element will be used
我做错了吗？如果是这样，我应该怎么做？如果不是，我如何删除警告？谢谢!
浏览 0提问于2011-08-21得票数 2
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3回答
我是一个R新手，但我正在寻找一种方法来确定与R中的以下函数相关的三个参数A，B和C：
y = A * (x1^B) * (x2^C)
谁能给我一些关于R方法的提示，帮助我实现这样的拟合？
浏览 2提问于2012-12-13得票数 2
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1回答
我在R中工作，我有一个函数(F)将一个变量(X)与另一个变量(Y)联系起来。(F)有3个可变参数(A，B，C)，使得Y == F(X) == G(X，A，B，C)。我想将此函数拟合到通过找到最佳(A，B，C)来给出N (X，Y)对的数据集。
(X)和(Y)之间的关系既不是多项式，也不是某种概率分布。我很好奇是否有一种方法可以对上面定义的任意(F)函数执行此操作。
浏览 0提问于2012-12-04得票数 3
我有一个非常大的数据集，其中包含一个自变量(Kpl)和几千个因变量(Y1，...Yi)。 我想要计算AICc，例如，对所有Kpl和Yi对的二次函数的拟合。 我有以下代码，我测试了这些代码，并且在一些示例中运行良好 cor_data <- read.csv("R/data/experimental_data/kpl_1.csv")
Kpl <- as.matrix(cor_data[,1])
sapply(cor_data[,-1], function(x) AICc(nls(x ~ a*exp(b*Kpl),start = list(a=1,b=1),cont
浏览 10提问于2021-03-24得票数 1
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1回答
我正在使用nls拟合一些指数数据。
我使用的代码是：
fit <- nls(y ~ expFit(times, A, tau, C), start = c(A=100, tau=-3, C=0))
expFit被定义为
expFit <- function(t, A, tau, C)
{
expFit <- A*(exp(-t/tau))+C
}
这对我的大多数数据都很有效，对于这些数据，提供的起始参数(100、-3和0)也很有效。然而，有时我的数据与这些参数不匹配，并且我从nls得到错误(例如“奇异梯度”或类似的东西)。如何“捕捉”这些错误？
我试着
浏览 3提问于2010-06-03得票数 6
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1回答
我正在尝试绘制一条幂律直线，以拟合数据框中已有的x和y数据。我在图形库中尝试过power.law.fit，但它不起作用。数据帧为：
dat=data.frame(
x=1:8,
ygm=c( 251.288, 167.739, 112.856, 109.705, 102.064, 94.331, 95.206, 91.415)
)
浏览 0提问于2012-07-07得票数 6
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1回答
我想用nls对我的数据进行对数曲线拟合。
library(dplyr)
library(ggplot2)
a <- 3
b <- 2
Y <- data_frame(x = c(0.2, 0.5, 1, 2, 5, 10),
y = a + b*log(x))
Y %>%
ggplot(aes(x = x, y = y)) +
geom_point(shape = 19, size = 2) +
geom_smooth(method = "nls",
formula = y ~ p
浏览 3提问于2015-09-17得票数 3
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如何使拟合曲线平滑？
XY <- data.frame(cbind(Values = c(91.8, 95.3, 99.8, 123.3, 202.9, 619.8, 1214.2, 1519.1, 1509.2, 1523.3, 1595.2, 1625.1),
Concn = c(1000, 300, 100, 30, 10, 3, 1, 0.3, 0.1, 0.03, 0.01, 0)))
nls.fit <- nls(Values ~ (ymax* Concn / (ec50 + Concn)) +
浏览 1提问于2017-03-12得票数 2
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我有下面的一些实验数据图(见下文)。红线是黑点的拟合曲线，是实验值。现在，位于0，0.583和1.916的前三个点形成了基线，接下来的两个点，2.083，2.416，似乎是离群点。如何对拟合曲线进行编程，使其不考虑基线和异常值？目前，R显然也在试图对那些无关的值进行优化。
x <-
c(0,0.583333,1.916666,2.083333,2.416666,2.5,3.666666,5.916666,9,16.75,20)
y <-
c(
0.05464,0.05453,0.0544,0.18043,0.18151,0.12551,0.18792,0.
浏览 3提问于2015-10-17得票数 0
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我刚刚开始使用R，并希望得到一个非线性最小二乘拟合nls(...)公式y=A(1-exp(-bL))+R。我通过以下公式定义函数g
> g<-function(x,y,A,b,R) {
y~A(1-exp(-bx))+R
}
并希望通过以下方式执行nls
>nls((y~g(x,y,A,b,R)),data=Data, start=list(A=-2,b=0,R=-5))
我以下面的错误消息结束。
>Error in lhs - rhs : non-numeric argument to binary operator
我猜这只是另一个初学者犯的一个愚蠢
浏览 0提问于2013-01-24得票数 3
我有一个每日降雨量(x)和观测值(y)的散点图，它看起来像x^-2图的右/正x值的一半，或者是以1/2为底的对数图。基本上，当x值非常低时，y值真的很高。X值越大，y就越小。但是y值下降的速度变慢了，并且y的值永远不会是负的。
下面是一个有代表性的示例：
rain <- c(1, 1.2, 1.3, 2.5, 3.2, 4.2, 5, 7, 7.5, 10.3, 11.7, 12.9, 14.1, 15, 15.5, 17.5, 18.3, 20, 20.2, 20.3, 25, 28, 30, 34, 40)
obs <- c(42, 44, 43.9, 43.5, 35,
浏览 18提问于2021-02-16得票数 0
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我试图用由多个变量组成的多个拟合函数来拟合我的数据。下面是两个变量的示例。在某些情况下，对于某个变量，拟合不是很好，我会得到一个奇异的梯度误差。我想忽略这些情况，不管怎样继续下去，而且对于剩余的变量，通过比较偏差，在两个拟合函数之间采取更好的解决方案。与本例中一样，对于type1和type2，第一个函数sum(resid(myfitfun1)^2) < sum(resid(myfitfun2)^2)的残差和较小，因此将第一个函数用于这两个变量。 myfun1<-function(x,a,b){1/(1+exp(-(x/a)+b))}
myfun2<-function(x,a
浏览 28提问于2020-09-16得票数 1
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我使用R在对数曲线上用方程拟合数据：
Y=a* log(b * x)
我的数据如下所示：
#Creating example data
pre <- c(946116, 1243227, 1259646, 1434124, 1575268, 2192526, 3252832, 6076519)
post <- c(907355, 1553586, 1684253, 2592938, 1919173, 1702644,3173743, 3654198)
data <- data.frame(pre,post)
#Plotting data
ggplot(data,
浏览 0提问于2017-09-01得票数 1
2回答
我正在使用包装器函数通过glm.nb运行数百个数据集。没什么特别的，我只是通过llply传递每个列表项，然后使用glm.nb拟合，将系数写入data.frame并返回。
毫不奇怪，对于某些数据集，glm.nb无法收敛。与其让函数抛出错误然后停止，我更希望它继续遍历其余的数据集，并在可能的情况下返回结果。
我的第一次尝试是这样的：
res.model <- function(x)
{
res <- try(invisible(glm.nb(x~y, data=x)))
if(!("try-error" %in% class(res))
浏览 0提问于2010-11-10得票数 10
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3回答
如何将复杂的方程式化为R公式？
、、、、
我们以树的直径作为预测变量，树高作为因变量。对于这类数据，存在许多不同的方程，我们尝试对其中一些方程进行建模并比较结果。
但是，我们不知道如何正确地将一个方程转换为相应的R formula格式。
可以使用R中的trees数据集作为示例。
data(trees)
df <- trees
df$h <- df$Height * 0.3048 #transform to metric system
df$dbh <- (trees$Girth * 0.3048) / pi #transform tree girth to diameter
首先，一个似乎运行良好的方程式的例
浏览 2提问于2013-02-26得票数 10
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我试图将100个数据集拟合成一个三指数衰减公式，而这些数据往往不太适合。这很好，但我似乎无法压制它所产生的无数警告。由于这是标记脚本的一部分，最后，我会得到一页又一页的重复警告消息。
下面是我的数据的一个示例，我将其命名为DF：
structure(list(Time_min = c(19, 34, 49, 64, 94, 124, 154, 184,
214, 244, 304), Concentration = c(477.08, 284.26, 189.16, 134.66,
74.32, 53.04, 28.16, 16.78, 9.24, 8.7, 4.42)), row.nam
浏览 7提问于2020-05-15得票数 3
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我使用nlsLM函数来拟合非线性回归。如何从nlsLM模型对象中提取HAT值和库克距离？
对于使用nls或nlreg函数创建的对象，我知道如何提取观察值的HAT值和库克距离，但我不知道如何使用nslLM获取它们。
有人能帮我解决这个问题吗？谢谢!
浏览 1提问于2016-02-28得票数 1
我有一个相当简单的问题。我一直在将一些统计分析代码从R转换到Python。到目前为止，我一直做得很好，但我被这条线卡住了：
nlsfit <- nls(N~pnorm(m, mean=mean, sd=sd),data=data4fit,start=list(mean=mu, sd=sig), control=list(maxiter=100,warnOnly = TRUE))
本质上，程序计算的是一组数据的非线性最小二乘拟合，即"nls“命令。在原文中，“代字号”看起来像一个"enye"，我不确定这是否有意义。
据我所知，Python的等价物是来自scipy.s
浏览 0提问于2019-03-10得票数 0
我试图用ar函数拟合一个简单的AR(1)序列，但对于非平稳序列，它的结果很差。
我试图查找ar函数文档，但没有找到任何相关内容。
我用以下方式模拟一个系列：
l = 100
alpha = 1.05 # first tried with 1.01, 1.02
x <- w <- rnorm(l)
for (t in 2:l) x[t] <- alpha * x[t-1] + w[t]
ar(x)
没有给出1作为方差和真正的alpha值，alpha值从来没有超过1，并且方差非常小。alpha越高，情况就越糟。对于1.05，方差约为600。
浏览 24提问于2019-08-11得票数 3
1回答
附图显示了这组数据的指数曲线拟合和指数方程。然而，我有219个样本，就像我想在r中编码的图片一样，得到指数参数(幂和常数)的值。我试过lm()和nls()。使用lm()时，我意识到in没有给出与excel相同的指数格式。我的意思是指数函数，包括e(参考附图中的方程)。对于nls()，这些值对我来说太小了&与excel给我的值不匹配。
浏览 6提问于2022-09-28得票数 0
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我有以下数据：
> dput(df_acf)
structure(list(x = c(0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10), y = c(1,
0.0595936565187637, 0.0376022880804335, 0.0521100393333187, 0.0720561234389795,
0.0262258507877819, -0.0126644770510529, 0.18604968147151, 0.115018192163521,
-0.0476175556946567, -0.183213245514104)), class
浏览 6提问于2022-08-09得票数 1
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1回答
我需要帮助拟合nls和找到初步估计，不会导致奇异矩阵。我将非常感谢任何帮助。
via_data$Concentration <- c(0.197, 0.398, 0.792, 1.575,
3.154, 6.270, 12.625, 25.277,
25.110, 49.945, 74.680)
via_data$Viability <- c(100, 94.62, 96.21, 87.53,
80, 62.22, 3
浏览 4提问于2017-02-28得票数 1
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1回答
我想使用nls函数将非线性最小二乘模型与我的数据进行拟合，但我得到了一个错误：
我的数据是：
y=c(0.3,1.5,4.1,10.1,21.9,39,4,58.2,77,89.6,95,98.3,100)
x=c(30,35,40,45,50,55,60,65,70,75,80,85,90)
我使用了以下R命令：
fit<-nls(y~a/(1+exp(-b*(x-c))), start=list(a=1,b=0.5,c=25))
一开始似乎出了点问题，但不确定。
浏览 1提问于2020-03-22得票数 1
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我正在尝试在R上实现一个马夸特算法。我看了关于nls.lm函数的例子，并试图在它的基础上写一些东西。下面是我的代码(result1是一个包含262个值的列，我需要对其进行最佳拟合指数平滑)
n=seq(1:262)
x=result1
#observed values
obs<-function(nn) x[nn+1]
#exponentially smoothed values
pred<-function(p, nn) ifelse(nn==1, obs(0), p*obs(nn-1)+(1-p)*Recall(p, nn-1))
#residuals
resFun&
浏览 0提问于2012-04-10得票数 2
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