两参数平方根模型回归 R

【问题标题】：Two-parameter square root model regression R两参数平方根模型回归 R
【发布时间】：2020-05-04 20:08:28
【问题描述】：

我需要根据我的数据 x 和 y 执行回归模型。型号为y = b * ((x-0) * (1-exp(d*(x-100)))。我需要获得b 和d 常量。我以前（不久前）做过，但出于某种原因，我已经汗流浃背了。我已经在这里看了好几个小时才能得到答案，但没有运气。我试过了：

m1 <-nls(b((data$x-0)*(1-exp(d*(data$x-100)))), data = data, start = list(b = 1, d = 0.1) 但我得到了could not find function "b" and "d"

【问题讨论】：

标签： r statistics regression

【解决方案1】：

在 R 中，您需要一个“*”来将变量乘以其他值，例如：

set.seed(222)
data = data.frame(x=runif(100,100,110))
b = 0.7
d = 0.1
data$y = with(data,b * x * (1-exp(d*(x-100))))+ rnorm(100,5,1)

m1 <-nls(y ~ b*x*(1-exp(d*(x-100))), 
data = data, start = list(b = 1, d = 1))

        Nonlinear regression model
  model: y ~ b * x * (1 - exp(d * (x - 100)))
   data: data
     b      d 
0.4334 0.1311 
 residual sum-of-squares: 481.9

我们可以绘制它：

f = function(x,b,d){ b*x*(1-exp(d*(x-100))) }
plot(data)
linspace = seq(100,110,by=0.5)
lines(linspace,f(linspace,coefficients(m1)["b"],coefficients(m1)["d"]),col="blue")

【讨论】：