当前生产中的模型是以下形式的方程：因为我想使用当前的情况作为基准来评估我将从其他模型中获得的改进，所以我在R中实现了它，使用： data = df,
浏览 3提问于2017-08-08得票数 0
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我的问题是，对于非线性加权最小二乘回归，如何正确解释R的nls函数中的“权值”输入变量。在加权最小二乘理论中求解未知参数的方法是：
由此，变量P是大小的加权平方矩阵(NxN)，其中N是观测数据的个数。
然而，当我查看R中的nls文档时发现了，它说输入的‘权重’是一个向量。
浏览 1提问于2018-07-03得票数 4
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library(nls2)# Note that this cannot be done with nls since the singularDF1 <- data.frame(y=1:9, one=rep(1,9))svd(xx$m$Rmat())[-2]
我正在使用</em
浏览 48提问于2017-06-26得票数 1
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我想用nls包检查非线性模型。power<- nls(formula= agw~a*area^b, data=calibration_6, start=list(a=1, b=1)) geom_point (shape=19, co
浏览 40提问于2020-10-08得票数 1
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R/S中的非线性回归
、、、
我有一个R/S/非线性回归相关的问题，我不是一个R程序员，所以我需要帮助。td / tt - a * exp( b * tt ) + c 提前谢谢。编辑：td <-as.array(0.2, 0.4, 0.8
浏览 7提问于2011-07-27得票数 0
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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：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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很抱歉这个无礼的问题，自从我上次来这里以来，我的简历似乎已经生锈了。我有几组随时间变化的比率数据，如下所示：ratio <- c(0.8, 0.9, 0.5, 0.25, 0.1, 0.02, 0)叠加在散点图上，我需要一条平滑的线，它尊重比率数据的0到1的限制。直截了当的lines(predict(loess(ratio~years))~years)有点太陡峭了，我尝试过的一些平滑方法有时会用我的真实数据降到零以下。这里我
浏览 0提问于2013-04-03得票数 1
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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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我想估计带二元因变量的非线性模型的系数。回归者B(lambda2)的定义也是类似的。 w <- c(w,rep(0,dim(C)[2]-length(w))) }}
但问题是，--我不知道如何将非线性回归器包括在模型中，我可以很容易地使用<
浏览 4提问于2016-03-21得票数 4
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混合新凯恩斯菲利普斯曲线是：经过几次操作，我们得到了以下可估计的模型：其中，π是通货膨胀率，x是衡量产出缺口的指标(= GDP的周期性成分，使用过滤器)。我需要用非线性最小二乘来估计这个模型，但是这个模型在我看来是线性的。另外，我在R中使用nls()函数的尝试也失败了。此外，我对非线性回归的研究导致了我的逻辑人口增长，但我无法找到一种方法将我学到的东西与这项工作联系起来，特别是在推导起始值时。
浏览 8提问于2013-02-22得票数 2
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1)双变量多项式回归。(线性/ OSL)和2)二次模型a_x^2+b_x+c。
我的问题是，我可以使用二次模型ax^2+bx+c进行非线性回归使用levenberg。因为我已经实现了
浏览 1提问于2017-04-13得票数 0
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我有一个简单的数据集，我正在尝试使用力量趋势来最好地拟合数据。500 0.3 0.63889925 900 0.3 0.3559352ggplot(new)+geom_point(aes(x=Discharge,y=Age))
如何像在excel<em
浏览 0提问于2013-08-19得票数 11
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到目前为止，我一直做得很好，但我被这条线卡住了：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。据我所知，Python的等价物是来自scipy.stats的norm.cdf。我想知
浏览 0提问于2019-03-10得票数 0
看起来loess()可以使用：plot(x,y)这个问题在我打字和研究的过程中不断演变。一开始，我想要一个简单的函数来拟合曲线数据(我对数据一无所知)，并希望了解如何使用nls()或optim()来实现这一点。在我发现的类似问题中，似乎每个人都在暗示这一点。所以，现在我的问题是，为什么有人会选择使用nls或optim而不是loess (或smooth.spline)？使用工具箱类比，nls</em
浏览 2提问于2011-09-26得票数 11
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我希望使用具有多个断点的非线性函数来分段执行回归。我已经做了分段线性回归，但是当涉及到指定任何类型的非线性函数时，我们如何在R中设置？
具体地说，我对使用两个断点的3个函数线性、指数和指数感兴趣。
浏览 0提问于2012-02-24得票数 1
在发现可以应用于数据集的目标值(y列)的许多转换(如box变换)之后，我了解到，为了提高效率，需要用正态分布的目标值训练线性回归模型()。
我想知道是否也适用于非线性回归算法。到目前为止，我已经看到kaggle上的人使用日志转换来减少异方差，使用xgboost，但是他们从来没有提到是否也是为了获得正态分布的目标值。我试着做了一些研究，我在第11页的Andrew的课堂讲稿()中发现，许多算法使用的最小二乘代价函数是通过
浏览 2提问于2016-07-22得票数 2
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所以我的代码有大量的数据点，这三个变量都是完全相同的长度，回归是非常重要的。10632.699, 9155.762 , 8240.951, 6934.240 , 6475.927)我看了一下为这个错误消息解决的问题的其他一些例子，但是它们似乎不适用于我的情况，或者是我对R的欺骗限制了它们的使用</em
浏览 2提问于2015-04-16得票数 0
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我使用的是Radius Networks的iBeacon。目前，我正在尝试使用RSSI来计算安卓设备和RadBeacon标签之间的距离。就像David Young提到的一样，安卓设备也有不同的天线。我使用以下论坛的体验与我的Nexus7结合起来不是很好。
浏览 4提问于2014-11-25得票数 0
我想在R中执行非线性最小二乘回归，同时最小化三个模型的平方残差(见下文)。现在，这三个模型共享了一些参数，在我的示例中是参数b和d。有没有一种方法可以使用nls()或minpack.lm或nlsr包来实现这一点
因此，理想情况下，我希望生成目标函数(所有模型的最小二乘和)，并一次性回归所有参数：a1、a2、a3、b、c1、c2、c3(我试图避免运
浏览 0提问于2020-08-22得票数 3
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