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我在 R 中工作。我有一个函数 (F) 将一个变量 (X) 关联到另一个变量 (Y)。 (F) 有 3 个可变参数 (A, B, C)，因此 Y == F(X) == G(X, A, B, C)。我想通过找到最佳 (A, B, C) 来将此函数拟合到给出 N (X, Y) 对的数据集。
(X) 和 (Y) 之间的关系既不是多项式关系，也不是某种概率分布。我很好奇是否有办法对上面定义的任意 (F) 执行此操作。
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我在 R 中工作。我有一个函数 (F) 将一个变量 (X) 关联到另一个变量 (Y)。 (F) 有 3 个可变参数 (A, B, C)，因此 Y == F(X) == G(X, A, B, C)。我想通过找到最佳 (A, B, C) 来将此函数拟合到给出 N (X, Y) 对的数据集。
(X) 和 (Y) 之间的关系既不是多项式关系，也不是某种概率分布。我很好奇是否有办法对上面定义的任意 (F) 执行此操作。
最佳答案
是的，?nls。 R有许多非线性回归包； nls 是基本函数。如果您从未在 R 中使用过公式，您应该在帮助文件中仔细阅读一下。但是，与任何其他计算机语言一样，您需要为系数 A,B,C 提供一些初始“猜测”值。
例如，nls(Y ~ I(A*sin(x) + B*exp(x/C)),data=x, start=list(A=1,B=.5,C =3))
关于r - 我可以将单个变量的任意函数的参数拟合到数据吗？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/13688734/