如何排除 R 中曲线拟合的某些值？答案

【问题标题】：How can I exclude certain values for curve fitting in R?如何排除 R 中曲线拟合的某些值？
【发布时间】：2015-10-20 05:59:46
【问题描述】：

我有以下一些实验数据图（见下文）。红线是黑点的拟合曲线，是实验值。现在，0、0.583 和 1.916 处的前三个点形成基线，而接下来的两个点 2.083、2.416 似乎是异常值。如何对拟合曲线进行编程，使其不考虑基线和异常值？目前，R 显然也在尝试优化那些不相关的值。

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")

【问题讨论】：

忽略这些值。由于它们位于向量中的位置 3 和 4，因此使用以下命令 plot(x[-c(3,4)],y[-c(3,4)], ylim=range(c(0,0.45)) ,pch=1) 并将 x 的任何其他实例替换为 x[-c(3,4)] 对 y 也是如此。
这只会从图中删除点，但拟合曲线将保持不变。我实际上希望拟合曲线只拟合不是异常值或基线的值。当我将你的 y[-c(3,4)] 用于 lm 时，它会引发错误：Error in parse(text = x, keep.source = FALSE) : <text>:2:0: unexpected end of input 1: ~
从提供给拟合过程的数据中删除基线值，但没有“异常值”，只有“数据值”。

标签： r

【解决方案1】：

为避免拟合前 5 个点，请使用 nls 的 subset= 参数，给出要排除的负位置向量：

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

请注意，此模型实际上在其单个参数中是线性的，因此我们可以使用 lm 而不是 nls：

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

【讨论】：