在R中拟合和绘制非线性回归[重复]答案

【问题标题】：Fitting and plotting non linear regression in R [duplicate]在R中拟合和绘制非线性回归[重复]
【发布时间】：2017-03-17 16:02:26
【问题描述】：

我正在尝试将非线性函数拟合到给定的数据集（代码 sn-p 中的 x 和 y），该函数定义为

f(x) = a/((sin((x-b)/2))^4)

x <- c(0, 5, -5, 10, -10, 15, -15, 20, -20, 25, -25, 30, -30)
y <- c(4.21, 3.73, 2.08, 1.1, 0.61, 0.42, 0.13, 0.1, 0.04, 0.036667, 0.016667, 0.007778, 0.007778)
plot(x,y, log="y")

这就是我在提到函数之前应该拟合的初始图的样子。

但是当我尝试使用 nls 拟合并绘制曲线时，图形看起来不太正确

f <- function(x,a,b) { a/((sin((x-b)/2))^4) }
fitmodel <- nls (y ~ f(x,a,b), start=list(a=1,b=1))
lines(x, predict(fitmodel))

这是我看到的：

我很确定我在这里做错了什么，并感谢您的帮助。

【问题讨论】：

@ZheyuanLi 是对的——例如看看plot(x,y, log="y", type="l") 看看为什么会这样。然后比较plot(x[order(x)],y[order(x)], log="y", type="l")
我认为先订购 y，然后订购 x，即y <- y[order(x)]; x[order(x)]
内联修复：lines(sort(x), predict(fitmodel)[order(x)])
感谢您的帮助，图表看起来肯定更好，至少。不幸的是，这个功能是给我的，所以我对此无能为力。

标签： r plot non-linear-regression model-fitting

【解决方案1】：

R 解释器完全按照您的指示去做。

x 是未排序的数组。

因此，predict(fitmodel) 对这些未排序的点进行预测。

lines(x, predict(fitmodel)) 按给定顺序连接点。它将 (x[1], predict(fitmodel)[1]) 连接到 (x[2], predict(fitmodel)[2]) 到 (x[3], predict(fitmodel)[3]) 等。点不是按x排序的，你看图中的图片。

你可以按照李哲元的建议做ind <- order(x); x <- x[ind]; y <- y[ind]。

此外，您的模型毫无意义。

f <- function(x,a,b) { a/((sin((x-b)/2))^4) }
fitmodel <- nls (y ~ f(x,a,b), start=list(a=1,b=1))

对于任何a 和b，f 将是一个周期为 2π 的周期函数，而您的 x 在第 5 步中从 -30 变为 30。您无法使用这样的函数合理地近似您的点。

【讨论】：