假设我有这样的数据:
df<-data.frame(x=c(1100,800,600,550,500,350),y=c(0.05,0.17,0.91,0.95,1,0.13))
如何根据对数正态形状/分布拟合曲线
我可以使用 nls 模型，但总是出现错误:
fit <-nls(y ~ a*dlnorm(x, mean, sd), data = df,
start = list(mean =0, sd = 10,a=1e4))
非常感谢!
最佳答案
我不确定为什么nls会这样，但你可以直接使用optim:
opt <- optim(c(1, 1, 1), function(p) sum((dlnorm(df$x, p[1], p[2]) * p[3] - df$y)^2))
opt$par
# [1] 6.3280753 0.2150322 299.3154123
plot(x = df$x, y = df$y, type = 'b', ylim = c(0, 1), xlim = c(0, 1100))
curve(opt$par[3] * dlnorm(x, opt$par[1], opt$par[2]), from = 0, to = 1100, add = TRUE, col = 'red')
关于r - 用 R 拟合对数正态分布，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/53125157/