有沒有辦法在R中獲得反對數？

我已經給出了一個數據集並將值輸入到R.對於賦值問題，您需要複製以下等式：y = 0.08x^0.75。有沒有辦法在R中獲得反對數？

爲了把它變成一個適合y = Bo + B1x的等式，我使用下面的代碼取兩邊的log10。

fit <- lm(log10(Predator_Biomass)~log10(Prey_Biomass)) 
summary(fit)

由此我能夠獲得：Y = -1.1050 + 0.7450x

現在我已經指示，我需要雙方的反對數，使得博時價值將匹配0.08或者有點類似。 R中是否有反對數函數可以對此有所幫助？任何信息都有幫助。

編輯：顯然，作爲答案提供的一切只採取了反係數的對數，而不是整個方程。有沒有辦法在R中取反方程的反對數？

來源

2017-09-24 A Sidhu

'10^-1.1050'返回'0.07852356'。 –

Rui Barradas和d.b：感謝您的幫助！當我這樣做： round（10 ^（fit $ coefficients），2）它給了我一個不同的B1值，它不適合模型 –

也許'10^coef（fit）'，如果這樣做工作，'圓'。 –

這實際上是一個數學問題，而不是計算問題。如果您符合雙對數迴歸如下：

fit <- lm(log10(Predator_Biomass)~log10(Prey_Biomass))

的基本公式是

log10(y) = a+b*log10(x)

提高10雙方給出：

y = 10^(a+b*log10(x)) = 10^a * 10^(b*log10(x)) = 10^a * (10^log10(x))^b 
    = 10^a * x^b

參數a和b是線性模型的第一和第二係數。如果你想恢復y = c*x^b的參數，你需要反對截獲（10^(coef(fit)[1])），但指數b應該沒有轉換的罰款（coef(fit)[2]）。

來源

2017-09-24 22:47:17

非常感謝！這一切都是有道理的，並且確實可以輸出正確的Bo，但是根據我的TA，我仍然需要能夠進行方程的反對，以便我可以得到具有SE（Bo）的總結，然後可以用它來確定CI的。我目前使用的SE（Bo）是：lm（log10（Predator_Biomass）〜log10（Prey_Biomass））這是不正確的，因爲Bo是-1.1050。 –

你應該問你的電訊局長澄清/澄清你的問題。你想要*預測值*的置信區間嗎？ –

有沒有辦法在R中獲得反對數？

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