使用 nls 应用拟合数据

Question

您好，在此先感谢您提出任何建议！我的问题是使用 nls() 我怎样才能

在其他拟合中找到最佳拟合——即线性和非线性——为我的数据和

在下面的 ggplot 图表上显示拟合？

library(ggplot2)
library(mosiac)
library(tidyverse)
library(dplyr)

# data frame
FX <- data.frame(Location=c(1:5), mi=c(1, 4, 16, 16^2,256^2))

#Visual
ggplot(FX,aes(x=Location, y=mi))+
  geom_line(alpha=0.9, color="red")

# nls(). It shows error of Error in nls(mi ~ Location, data = FX, start = list(mi = 1, 
#Location = 1)) : 
#no parameters to fit
nls(mi~Location,data=FX,start=list(mi=1,Location=1))

Answer 1

您需要在 nls() 函数中包含方程式的可调参数。

FX <- data.frame(Location=c(1:5), mi=c(1, 4, 16, 16^2,256^2))

nls(mi~a+Location^b, data=FX, start=list(a=1, b=4))

# Nonlinear regression model
# model: mi ~ a + Location^b
# data: FX
# a         b 
# -3573.540     6.906 
# residual sum-of-squares: 142513083
# 
# Number of iterations to convergence: 8 
# Achieved convergence tolerance: 6.011e-06

使用 nls 应用拟合数据

Applying fitting data with nls

r

curve-fitting

nls