我很难找到适合我的数据的正确曲线。如果有人比我更了解一个更好的拟合曲线的想法 / 解决方案，我会非常感激。
数据：目的是从 y 预测 x
dat <- data.frame(x = c(15,25,50,100,150,200,300,400,500,700,850,1000,1500),
y = c(43,45.16,47.41,53.74,59.66,65.19,76.4,86.12,92.97,
103.15,106.34,108.21,113) )
这是我走了多远：
model <- nls(x ~ a * exp( (log(2) / b ) * y),
data = dat, start = list(a = 1, b = 15 ), trace = T)
这不是一个很好的选择：
dat$pred <- predict(model, list(y = dat$y))
plot( dat$y, dat$x, type = 'o', lty = 2)
points( dat$y, dat$pred, type = 'o', col = 'red')
谢谢，F
5
从 y 预测 x 为 5 次多项式不是那么简单，但似乎适合：
fm <- lm(x ~ poly(y, 5), dat)
plot(x ~ y, dat)
lines(fitted(fm) ~ y, dat)
(情节结束后继续)
您还可以考虑 drc 包的 UCRS.5 b 模型：
library(drc)
fm <- drm(x ~ y, data = dat, fct = UCRS.5b())
plot(fm)
注意：最初，我假设您想从 x 预测 y，并在下面写下了答案。
立方体看起来不错：
plot(y ~ x, dat)
fm <- lm(y ~ poly(x, 3), dat)
lines(fitted(fm) ~ x, dat)
(情节结束后继续)
一个 4 个参数的逻辑也看起来不错：
library(drc)
fm <- drm(y ~ x, data = dat, fct = LL.4())
plot(fm)
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