如何排除R中曲線擬合的某些值？

我有以下的一些實驗數據圖（見下文）。紅線是黑點的擬合曲線，這是實驗值。現在，0,0.583和1.916的前三個點形成了基線，接下來的兩個點2.083,2.416似乎是異常值。我如何編程擬合曲線，使其不考慮基線和異常值？目前，R顯然也試圖優化這些不相關的價值觀。如何排除R中曲線擬合的某些值？

x <- 
    c(0,0.583333,1.916666,2.083333,2.416666,2.5,3.666666,5.916666,9,16.75,20) 
y <- 
    c(
    0.05464,0.05453,0.0544,0.18043,0.18151,0.12551,0.18792,0.2497,0.28359,0.31734,0.3263 
) 

plot(x,y, ylim = range(c(0,0.45)), pch = 1) 

fit <- nls(y ~ -p1/exp(x) + p1, start = list(p1 = 1)) 

xx <- seq(0,20, length = 200) 

lines(xx, predict(fit, data.frame(x = xx)), col = "red")

來源

2015-10-17 ste

只需忽略這些值。由於它們位於向量中的位置3和4，因此使用以下函數：plot（x [-c（3,4）]，y [-c（3,4）]，ylim = range（c（0,0.45）），pch = 1），並用x [-c（3,4）]替換x的任何其他實例。 – user1945827

這隻會刪除圖中的點，但擬合曲線將保持不變。我實際上想要擬合曲線只適合不是異常值或基線的值。當我使用y [-c（3,4）]作爲lm時，它會拋出一個錯誤：'解析錯誤（text = x，keep.source = FALSE）：：2：0：意外結束輸入 1：〜' – ste

從給定擬合過程的數據中移除基線值，但不存在「異常值」，只有「數據層」。 –

爲了避免裝配前5點使用subset=參數的nls給予負的位置的矢量，以排除：

nls(y ~ -p1/exp(x) + p1, start = list(p1 = 1), subset = -seq(5))

注意，該模型實際上是線性其單參數，所以我們可以用lm代替nls：

lm(y ~ I(1-exp(-x)) - 1, subset = -seq(5))

來源

2015-10-19 21:53:13

如何排除R中曲線擬合的某些值？

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