지수 모델을 데이터에 피팅

클래스 "숫자"의 두 변수가 있습니다.

> head(y) [1] 0.4651804 0.6185849 0.3766175 0.5489810 0.3695258 0.4002567
> head(x) [1] 59.32820 68.46436 80.76974 132.90824 216.75995 153.25551

나는 그것들을 플로팅했고, 이제 지수 모델을 데이터에 맞추고 (플롯에 추가하고 싶습니다) R의 다변량 데이터에 맞는 모델에 대한 정보를 찾을 수 없습니다! 일 변량 데이터만으로 누군가 도울 수 있습니까? 어디서부터 시작해야할지 모르겠습니다 ... 감사합니다!

— sbg
소스

이것은 약간 혼란 스럽다. 두 개의 "독립적 인"변수가 있다고합니다 ( "예측 자"를 선호하지만 중요하지는 않습니다). "종속"/ "응답"변수가 있습니까? 이 두 변수가 모두 반응 변수 인 경우, 분포의 매개 변수가 의존하는 예측 변수가 있거나없는 모수, 이변 량 확률 분포 또는 2D 커널 밀도 추정치를 적합하게 상상할 수 있습니다. 아마도 문맥을 조금 더 설명 할 수있을 것입니다. (PS는 누구든지 질문이 무슨 뜻인지 ... 사람이 관리를에 차임을 알고 있어야합니다 upvoting거야?)

— 벤 Bolker

어쨌든 그러한 질문 에 대해서는 crossvalidated.com 을 방문하는 것이 좋습니다 . 또는 Google이라는 모호한 웹 사이트 다변량 데이터에 적합 모델에 대한 정보를 찾았습니다. 꽤 많음 (정확히는 400 만 이백 삼만)

— Joris Meys

나는 빙을 추천한다-그것은 결국 결정 엔진이다. 검색 엔진은 매우 20 세기이다. Yahoo와 Ask Jeeves를 보면, 오늘날 얼마나 관련이 없는가?!?

— 체이스

@ Ben Bolker-도와 주셔서 감사합니다. 독립을 가져 왔으므로 올바르지 않습니다. 내가 가진 것은 위치 사이의 거리 (x)와 위치 사이의 강우의 상관 관계 (y)

거리가 공통 위치 세트에서 계산 된 경우 거리가 독립적이지 않기 때문에 이러한 데이터에 대한 통계적 추론을하려면 특별한 방법을 사용해야합니다. 예를 들어 "Mantel test"검색

— Ben Bolker

당신의 링고가 꺼져 있기 때문에 당신이 무엇을 요구하는지 완전히 확신하지 못합니다. 하지만 당신의 변수가 독립적이지 가정 서로의 나는 그것을 시도 줄 것이다 (그들이 있다면, 그들은 찾을 수없는 관계 없을 것). 경우 x귀하의 독립적 인 (또는 예측) 변수와 y부양 (또는 응답) 변수, 다음이 작동합니다.

# generate data
beta <- 0.05
n <- 100
temp <- data.frame(y = exp(beta * seq(n)) + rnorm(n), x = seq(n))

# plot data
plot(temp$x, temp$y)

# fit non-linear model
mod <- nls(y ~ exp(a + b * x), data = temp, start = list(a = 0, b = 0))

# add fitted curve
lines(temp$x, predict(mod, list(x = temp$x)))

— 리차드 헤론
소스

귀하의 답변에 감사드립니다. "독립적"이라는 단어를 사용했습니다. 내 데이터에 코드를 사용하면 모델을 맞출 수 있지만 결과는 그래프에 하나가 아닌 수십 줄입니다. 왜 그런지 알아?

@ sbg-아니요, 죄송합니다. 이유가 생각 나지 않습니다. 않는 nls()모델에 맞게?

— Richard Herron 2016 년

비선형 회귀 모델 모델 : y ~ exp (a + b * x) 데이터 : DF ab -0.535834 -0.002024 잔차 제곱 : 18.62 수렴까지 반복 횟수 : 6 수렴 허용 오차 : 8.08 e-06

@sbg x변수를 정렬 해보십시오 :lines(sort(temp$x),predict(mod, list(x=sort(temp$x)))

— Ben Bolker