【问题标题】:exponential growth function in R - fitting dataR中的指数增长函数 - 拟合数据
【发布时间】:2020-07-29 12:01:07
【问题描述】:

我有以下数据:

> x = 1:40
> y =
 5    6   28   30   31   34   39   48   63   70   82   91  107  112  127  146  171  198  258  334  403  497  571  657  730  883 1024 1139
1329 1635 2059 2545 3105 3684 4289 4778 5351 5916 6729 7600

如何在 R 中计算出这张图的指数函数(包括系数和常数)?

【问题讨论】:

    标签: statistics curve-fitting modeling exponential data-fitting


    【解决方案1】:

    在您的帖子中,y 只有 38 个值,所以我基本上假设 x 为 1:38。如果是y = exp(ax+b),可以改成log(y) = ax + b,拟合一个线性模型。以下将使用正确的值:

    x = 1:38
    y = c(5, 6, 28, 30, 31, 34, 39, 48, 63, 70, 82, 91, 107, 112, 127, 
    146, 171, 198, 258, 334, 403, 497, 571, 657, 730, 883, 1024, 
    1635, 2059, 2545, 3105, 3684, 4289, 4778, 5351, 5916, 6729, 7600
    )
    
    fit = lm(log(y) ~ x)
    plot(x,y)
    lines(x,exp(fitted(fit)),col="blue")
    

    【讨论】:

    • 非常感谢。我用上面得到了拟合模型的总结,取反对数得到a和b的值。
    • 哦,是的,对不起,我忘了提。
    • 我们如何使用上述方法预测提前10天的病例并将其包含在图表中?
    猜你喜欢
    • 1970-01-01
    • 2018-10-07
    • 2012-07-21
    • 2014-04-09
    • 1970-01-01
    • 2017-04-27
    • 1970-01-01
    • 1970-01-01
    相关资源
    最近更新 更多