R中的非线性最小二乘曲线拟合

我是R（第一次使用它）的新手。我正在按照本教程http://www.walkingrandomly.com/?p=5254试图绘制曲线并发现最适合我的数据的函数。到目前为止，我已经tryed：R中的非线性最小二乘曲线拟合

> xdata = c(1 ,5, 10, 20, 100) 
> ydata = c(23.83333333, 210.3666667, 545.3666667, 1756.866667, 38595.7) 
> plot(xdata,ydata)

所以我得到这样的：

enter image description here

然后我尝试：

> p1 = 1 
> p2 = 0.2 
> fit = nls(ydata ~ xdata^2, start=list(p1=p1,p2=p2))

而且我得到这个错误：

Error in nlsModel(formula, mf, start, wts) : 
    singular gradient matrix at initial parameter estimates

我在做什么NG？谢谢

来源

2014-09-25 fredcrs

的nls功能不会自动包含所有模型中的参数等系数。你必须明确地将它们包含在公式中。我不完全知道你在哪里想p1和p2从你的描述

p1 <- 1 
p2 <- 0.2 
fit <- nls(ydata ~ p1+p2*xdata^2, start=list(p1=p1,p2=p2)) 
fit 

# Nonlinear regression model 
# model: ydata ~ p1 + p2 * xdata^2 
# data: parent.frame() 
#  p1  p2 
# 127.216 3.847 
# residual sum-of-squares: 21037 
# 
# Number of iterations to convergence: 1 
# Achieved convergence tolerance: 5.774e-08

被包括在模型中，但至少在这个形式的这仍然是一个线性模型。你可以得到相同的契合

fit2 <- lm(ydata ~ I(xdata^2)) 
fit2 

# Call: 
# lm(formula = ydata ~ I(xdata^2)) 
# 
# Coefficients: 
# (Intercept) I(xdata^2) 
#  127.216  3.847

来源

2014-09-25 19:38:49 MrFlick

如何绘制曲线？ – fredcrs 2014-09-25 19:47:15

绘图是一个完全独立的问题。但是如果你有一个合适的模型（'fit'或'fit2'），你可以使用'xs <-seq（min（xdata），max（xdata），length.out = 100）;情节（XDATA，YDATA）;行（xs，predict（fit，data.frame（xdata = xs）））'。 – MrFlick 2014-09-25 19:51:20

拟合值已经在拟合对象中：'fit（fit）'或'fit $ m $ fitted'。如果您提供的是新数据参数，则只需要使用预测。 – 2014-09-25 20:01:22

您的公式中没有参数。你需要将它们包括但您认为合适的：

nls(ydata ~ p1 * xdata^2 + p2, start=list(p1=p1,p2=p2))

来源

2014-09-25 19:38:40

为了完整起见，你可以包括阅兵式O解决方案ggplot2框架内，以获得平滑的解决方案的情节和检查结果的图形：

library(ggplot2) 
ggplot(dat,aes(x=xdata,y=ydata)) + 
    geom_point() + 
    geom_smooth(method="nls", formula=y ~ p1+p2*x^2, se=FALSE, 
       start=list(p1=p1,p2=p2))

enter image description here

来源

2014-09-25 19:47:19 agstudy

@fredcrs你要去那里的朋友圈 – 2014-09-25 20:35:40

你可以在R studio中使用R markdown来编织HTML或Word，它会将所有代码及其输出与图一起打印出来 – technOslerphile 2014-09-26 01:27:53

R中的非线性最小二乘曲线拟合

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