如何使用 lm() 函数在 r 中找到两个缺少的参数？
How can I find two missing parameters in r using lm() function?
我要求使用 r 中的 lm() 函数为两个未知参数找到最佳拟合值，我以前使用过 lm 函数，但我不确定如何为未知参数执行此操作？
我需要在这个公式上使用 lm 函数
log(C)~ log(A)+ D log(B)
基于此模型
log(C)~ N(log(A)+ D log(B),σ^2 )
我已经有了向量中 C 和 B 的起始值，我需要估计 A 和 D？我不知道如何使用 lm 函数在 r 中执行此操作。
谢谢！
要最小化残差平方和，只需使用 lm 函数即可。您的输出将包含与任何预测变量相关联的截距和系数。因此：
lm(log(C) ~ log(B), data = my_data)
您将预测 log(C) 作为两个参数的线性组合："intercept" 的估计值和 log(B) 的回归系数。为了您的目的，这分别是 log(A) 和 D。
我要求使用 r 中的 lm() 函数为两个未知参数找到最佳拟合值，我以前使用过 lm 函数，但我不确定如何为未知参数执行此操作？
我需要在这个公式上使用 lm 函数
log(C)~ log(A)+ D log(B)
基于此模型
log(C)~ N(log(A)+ D log(B),σ^2 )
我已经有了向量中 C 和 B 的起始值，我需要估计 A 和 D？我不知道如何使用 lm 函数在 r 中执行此操作。
谢谢！
要最小化残差平方和，只需使用 lm 函数即可。您的输出将包含与任何预测变量相关联的截距和系数。因此：
lm(log(C) ~ log(B), data = my_data)
您将预测 log(C) 作为两个参数的线性组合："intercept" 的估计值和 log(B) 的回归系数。为了您的目的，这分别是 log(A) 和 D。