请教一下R语言拟合问题

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x=[1,2,3,4,5,6,7,8,10,11,12]；

y1 =[7098.00,7498.00,7848.00,8254.00，8761.00,8801.12,8951.32,9325.03,968

.90,10200.00,11000.00,12360.74],
怎样用R语言编写R程序分别求出 y=a*b^x ; 和 y=a*x^b   中a和b的值？
谢谢

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关键词：R语言 R程序 程序

lm(y~x)

lm<-lm(y=x)
summary(lm)

因为你的模型不是线性模型，可以试试用nls来做非线性的拟合

x=c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12)
y1 =c(7098.00,7498.00,7848.00,8254.00,8761.00,8801.12,8951.32,9325.03,9680.90,10200.00,11000.00,12360.74)
fit1 <- nls(y1 ~ a * b^x, start = list(a=1, b = 2))
plot(y1 ~ x)
lines(seq(1, 12, by = 0.1), predict(fit1, data.frame(x=seq(1, 12, by = 0.1))))

y=a*x^b
取对数 得 log(y)=b*log(ax)
log(y)=b*log(a)+b*log(x)
转化为线性
所以, 用

1. lm(log(y)~log(x))$coef

复制代码

可得b*log(a)和b

x和y1的长度不一样啊

xiaobing212 发表于 2011-12-20 23:40
y=a*x^b
取对数 得 log(y)=b*log(ax)
log(y)=b*log(a)+b*log(x)

我觉得要注意一下，如果原来的模型的误差是正太分布的话，做了如上的变换之后的误差就不是正太分布的了。

1. set.seed(1)
   
2. x <- 1:10
   
3. y <- 10*x^2 + 5*rnorm(10)
   
4. plot(x,y)
   
5. fit <- nls(y ~ a*x^b, start = list(a=2, b= 1.5))
   
6. lines(seq(1, 20, by = 0.1), predict(fit, data.frame(x=seq(1, 20, by = 0.1))), lwd = 2)
   
7. fit
   
8. 
   
9. fit.transform <- lm(log(y)~log(x))
   
10. a2 <- exp(fit.transform$coef[1])
    
11. b2 <- fit.transform$coef[2]
    
12. lines(seq(1, 20, by = 0.1), exp(predict(fit.transform, data.frame(x=seq(1, 20, by = 0.1)))))

复制代码

qoiqpwqr 发表于 2011-12-21 00:02
我觉得要注意一下，如果原来的模型的误差是正太分布的话，做了如上的变换之后的误差就不是正太分布的了。 ...

R语言幂律拟合和线性拟合