如何使用 R 估计数据点的对数形式？答案

【问题标题】：How can I estimate the logarithmic form of data points using R?如何使用 R 估计数据点的对数形式？
【发布时间】：2011-01-12 08:59:09
【问题描述】：

我有代表对数函数的数据点。

有没有一种方法可以让我只用 R 估计描述这些数据的函数？

谢谢。

【问题讨论】：

需要更多信息。 “代表对数函数的数据点”是什么意思？
您在寻找逻辑回归吗？ en.wikipedia.org/wiki/Logistic_regression

标签： r function statistics

【解决方案1】：

我假设您的意思是您有向量 y 和 x 并且您尝试拟合函数 y(x)=Alog(x)。
首先，拟合日志是一个坏主意，因为它表现不佳。幸运的是，我们有x(y)=exp(y/A)，所以我们可以拟合一个更方便的指数函数。我们可以使用非线性最小二乘来做到这一点：

 nls(x~exp(y/A),start=list(A=1.),algorithm="port")

其中start 是A 的初始猜测。这种方法是数值优化，所以可能会失败。
更稳定的方法是将其转换为线性函数，log(x(y))=y/A 并使用lm 拟合直线：

lm(log(x)~y)

【讨论】：

【解决方案2】：

如果我理解正确，您想在给定一些 (x,y) 值的情况下估计一个函数。如果是，请检查以下链接。

阅读以下内容：

http://en.wikipedia.org/wiki/Spline_%28mathematics%29
http://en.wikipedia.org/wiki/Polynomial_interpolation
http://en.wikipedia.org/wiki/Newton_polynomial
http://en.wikipedia.org/wiki/Lagrange_polynomial

谷歌搜索：

http://www.stat.wisc.edu/~xie/smooth_spline_tutorial.html
http://stat.ethz.ch/R-manual/R-patched/library/stats/html/smooth.spline.html
http://www.image.ucar.edu/GSP/Software/Fields/Help/splint.html

我从未使用过 R，所以我不确定它是否有效，但如果你有 Matlab，我可以为你解释更多。

【讨论】：