其中R

指数拟合我有这样其中R

x   y 
7.3006667 -0.14383333 
-0.8983333 0.02133333 
2.7953333 -0.07466667

的数据集，我希望像Y = A *（EXP（BX）），以适应一个指数函数。

这是我尝试和错误，我得到

f <- function(x,a,b) {a * exp(b * x)} 
st <- coef(nls(log(y) ~ log(f(x, a, b)), df, start = c(a = 1, b = -1))) 

Error in qr.qty(QR, resid) : NA/NaN/Inf in foreign function call (arg 5) 
In addition: Warning messages: 
1: In log(y) : NaNs produced 
2: In log(y) : NaNs produced 

fit <- nls(y ~ f(x, a, b), data = df, start = list(a = st[1], b = st[2])) 

Error in nls(y ~ exp(a + b * x), data = df, start = list(a = st[1], : 
    singular gradient

我相信这与该日志不为负数定义，但我不知道如何解决这个事实的事。

来源

2015-08-27 user3036416

听起来像你有一个模型/数据不兼容问题，而不是编程或模型收敛问题。 – davechilders

如果'a'为正数，那么右侧永远不会等于负数'y'，如果'a'为负数，那么右侧永远不会等于正数'y'，因此此模型似乎与数据不一致正如你的数据集中的y值一样。此外，由于“y”的某些组成部分是负数，所以不能取“y”的对数。建议你尝试一个不同的模型，如果这确实是你的数据。 –

@ G.Grothendieck问题是，我不明白我可以使用哪种模型来模拟指数。 – user3036416

我在这里看到问题时遇到问题。

f <- function(x,a,b) {a * exp(b * x)} 
fit <- nls(y~f(x,a,b),df,start=c(a=1,b=1)) 
summary(fit)$coefficients 
#  Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) 
# a -0.02285668 0.03155189 -0.7244157 0.6008871 
# b 0.25568987 0.19818736 1.2901422 0.4197729 

plot(y~x, df) 
curve(predict(fit,newdata=data.frame(x)), add=TRUE)

系数估计很糟糕，但是这并不奇怪：你有两个参数和三个数据点。至于为什么你的代码失败了：第一次调用nls(...)会产生一个错误，所以st从来没有被设置为任何东西（尽管它可能有一些早期代码的值）。然后在第二次拨打nls(...)时尝试使用它。

来源

2015-08-27 19:54:49 jlhoward

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