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我已經通過了許多問題，但是我無法在相關答案中找到解決問題的方法。我有一個表像這樣的存儲PAO1.data： Name P AO Prog1 0.654 59.702 Prog2 0.149 49.595 Prog3 0.505 50.538 Prog4 0.777 59.954 Prog5 0.237 49.611 Prog6 0.756 50.630

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交叉驗證使用NLS非線性迴歸中的R

問題：我有一個數據集inputAll.data。我想使用80％的數據作爲模型構建輸入，並在其餘20％的數據上驗證模型。我已經手動將數據集分成兩個較小的數據集input80.data和input20.data分別包含80％和20％的數據。在我的數據集的數據格式： Name xvalues yvalues Prog1 0.654219 59.70282 Prog2 0.149516

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如何從R中的`nlsLM`模型對象中提取帽子值和庫克距離？

我使用nlsLM函數來擬合非線性迴歸。如何從nlsLM模型對象中提取帽子值和庫克距離？隨着使用nls或nlreg功能創建的對象，我知道如何提取帽子值和庫克的觀察距離，但我想不出怎樣使用nslLM得到。誰能幫我這個？謝謝！

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約束nlsLM（）與R中

成本函數我有一個數據幀df df<- structure(list(ID = structure(c(1L, 3L, 5L, 11L, 12L, 13L, 14L, 15L, 16L, 17L, 18L, 19L, 20L, 21L, 22L, 23L, 24L, 25L, 26L, 27L, 31L, 32L, 33L, 36L, 37L, 40L, 41L, 44L, 45L, 46L,

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擬合多個Gompertz曲線並在R中跳過錯誤（nlsList和SSgompertz）

我試圖用SSgompertz來適應數百個gompertz形狀的曲線。該數據集有三列「x」和「y」值和一個編碼列以將數據分成不同的樣本：「GROUPING」。之後，使用predict（）函數將參數用於確定所有樣本（擬合點方法）在y軸上的固定點的x值。我設法使用此代碼的參數饋送到預測（）之前，以適應多個多項式到數據：參數< -lmList（X〜聚（Y，3，原始= TRUE）| GROUPING ，

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如何擬合R中的兩項指數？

我想，以適應兩任指數模型，以組爲（X，Y）我的數據，即 f(x) = a * exp(b * x) + c * exp(d * x) 從本質上說，我需要複製Matlab的exp2模型類型作爲計算的r- f = fit(x, y, 'expo')

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使用lm（），nls（）（和glm（）？）來估計馬爾薩斯增長模型中的人口增長率

我的問題與估計Malthusian growth model中的人口增長率有關。作爲玩具的例子，考慮玩具的數據集df： structure(list(x= c(0L, 24L, 48L, 72L, 96L, 120L, 144L, 168L ), y = c(10000, 18744.0760659189, 35134.0387564953, 65855.509495469, 123440.0

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我們可以使用nlmrt軟件包進行nlxb預測嗎？

我在問這個問題，因爲我無法弄清楚爲什麼nlxb擬合函數不適用於predict（）函數。我一直在四處尋找解決這一點，但至今沒有運氣:( 我用dplyr對數據進行分組，並使用do從nlmrt包適合使用nlxb每個組。這裏是我的嘗試 set.seed(12345) set =rep(rep(c("1","2","3","4"),each=21),times=1) time=rep(c(10,se

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R nlsLM/nls低質量數據點編號

雖然我使用nlsLM從minpack.lm有一段時間，並取得了很好的結果，但我現在面臨着意想不到的麻煩，即在提供更少數據點的情況下提高質量。在這個例子中看到一個750個數據點擬合和一個繞50. 的是單指數擬合B（1-EXP（-x * tm））+ C其中C和B是預定義的，tm是時間。的樣本數據： mxf <- structure(list(tm = c(0.604, 0.705, 0.805,

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寫一個程序，以儘量減少遞歸指數函數

此的平方之和是，我想中的R的代碼的功能， i = 1,2,3,....j-1 A，B，C，F，克將被從NLS確定（與起始值任意設定爲7,30,15,1,2） S且Y是在數據集中功能可以在一個更大的計算量被呈現人友好的遞推方程，這裏是我的代碼的嘗試，但我無法得到它的收斂， S=c(235,90,1775,960,965,1110,370,485,667,140,588,10,0,1340,6