检索 R 中指数方程中预测函数使用的公式

Question

我不知道如何从线性模型的 predict 函数中重建结果和公式。在 ggplot geom_smooth(method='lm',formula,y ~ exp(x)).

中使用这些数据时，我也得到相同的结果

这是一些示例数据

x=c(1,10,100,1000,10000,100000,1000000,3000000)
y=c(1,1,10,15,20,30,40,60)

我想使用指数函数（暂时忽略我记录 x 值，因为 exp() 对于非常大的值会失败）：

model = lm( y ~ exp(log10(x)))
mypred = predict(model)
plot(log(x),mypred)

我试过了

lm_coef <- coef(model)
plot(log10(x),lm_coef[1]*exp(-lm_coef[2]*x))

然而，这给了我一个递减的指数而不是递增。 我的目标是提取指数函数的方程，以便我可以在另一个上下文中重用这些系数。。 predict() 使用的是什么方程式？有什么方法可以看到它？

Answer 1

我做了一些事情：

Df<-data.frame(x=c(1,10,100,1000,10000,100000,1000000,3000000),
               y=c(1,1,10,15,20,30,40,60))


model<-lm(data = Df, formula = y~log(x))
predict(model)
plot(log(Df$x),predict(model))

summary(model)

你得到的相关输出是：

Coefficients:
            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept)  -6.0700     4.7262  -1.284 0.246386    
log(x)        3.5651     0.5035   7.081 0.000398 ***
---

因此你的方程是 3.5651*log(x)-6.0700

检索 R 中指数方程中预测函数使用的公式

retrieve formula used by predict function in exponential equation in R

r

predict

lm

exponential