如何在此日志数据上拟合曲线?
我对这个数据的拟合曲线有问题: 在 x 轴上，我们有关于风强度 (m/s) 的数据，在 y 轴上，我们有日志数据(捕鱼量).我只在没有对数的数据上拟合了一条曲线(nls 模型，高斯曲线)，但是当我尝试对数数据时，R 告诉我: nls(mean.w ~ k * exp(-1/2 * (x.wind - mu)^2/sigma^2) 中的错误，:单梯度 模型为:mean.w ~ k * ex
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JDBC 瘦驱动程序的 NLS_LANG 设置?
我使用的是精简版 Oracle JDBC 驱动程序 10.2.0 (ojdbc14.jar).我想手动配置它的 NLS_LANG 设置.有办法吗? 目前，它从 VM 变量 user.language(通过设置当前语言环境或从系统环境启动时自动设置)获取此设置. 当用户将应用程序语言环境切换到 Oracle JDBC 驱动程序(例如 mk_MK)不支持的语言环境时，这是一个问题.在这种情
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链接到 WinNLS
我应该使用什么静态库来链接以使用 NormalizeString() 函数? 与 MSDN 上记录的大多数函数相比，使用该函数所需的静态库并未声明.我尝试使用从 DLL 派生的名称:normaliz.lib 并成功链接，但随后在运行时出现一个弹出窗口，提示找不到 Normalization.dll在我的电脑上，该进程已关闭. 解决方案 Hans Passant 指出，正确的导入库是
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nls - 收敛失败:奇异收敛(7)
下面的nls代码抛出以下错误Convergence failure:singular convergence (7) for fm2(for Data2).但是类似数据集的相同代码工作正常(fm1 for Data1). 适用于此数据集 Data1 不适用于此数据集 Data2 解决方案 我认为你的参数化有问题.我们可以通过让 B 为 i/A、.lin1 = w 和 .lin2
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如何通过反复试验或 R 中更好的特定替代方法将数据集拟合到特定函数?
我有一个数据集，我想调整到以下函数并找到参数 a 和 b: 我尝试了非线性最小二乘法，但是，我想通过反复试验来尝试，使用一个带有 a 值的向量，另一个用于 b 的值，然后绘制混合这些值的所有替代方案以选择更好的拟合. 库(readxl)图书馆(ggplot2)x 看起来如果你偏离这条白线，你的身体会更差，而且你不会在白线上找到更好的地方. 相信 nls.是的，拟合看起来不太好，但这仅仅
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NLS 函数 - 迭代次数超过最大值
我有一个如下所示的数据集: dput(testing1)结构(列表(x = c(0，426.263081392053，852.526162784105，1278.78924417616，1705.05232556821、2131.31540696026、2557.57848835232、2983.84156974437、3410.10465113642、3836.36773252847、4262
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`nls` 拟合错误:无论起始值如何，始终达到最大迭代次数
将此参数化用于增长曲线逻辑模型 我创建了一些点: K =0.7 ;y0=0.01 ;r =0.3 df = data.frame(x= seq(1, 50, by = 5))df$y = 0.7/(1+((0.7-0.01)/0.01)*exp(-0.3*df$x)) 有人能告诉我，如果使用模型启动器创建数据，我怎么会出现拟合错误? fo = df$y ~ K/(1+((K-y0)/y
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R nls 奇异梯度
我已尝试搜索有关此主题的其他线程，但没有任何修复对我有用.我有一个自然实验的结果，我想显示符合指数分布的事件连续发生的次数.我的R shell粘贴在下面 f 请原谅格式错误，先在这里发帖.x 包含直方图的 bin，y 包含该直方图中每个 bin 的出现次数.dat2 在 14 处截止，因为 0 计数仓会甩掉指数回归，我真的只需要拟合前 14 个.那些计数超过 14 的仓我有生物学上的理由相信
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如何在 R 中使用季节性假人运行指数 nls?
我在用 R 中的季节性假人运行 nls 回归时遇到问题.我可以在没有季节性假人的情况下做到这一点，但不能.这是我目前所拥有的: year=floor(time(lsts))>月=轮(时间(lsts)-年，4)>月.f=因子(月)>假人=model.matrix(~month.f)hotdogNLS 总结(hotdogNLS) 公式:lsts ~ beta1/(1 + exp(beta2 +
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用 nlme 和 lsoda 拟合一阶方程
我尝试使用 nlme 和 lsoda 拟合一阶微分模型.这是基本思想:我首先定义允许生成微分方程解的函数: library(deSolve)ODE1
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拟合多条Gompertz曲线并跳过R中的错误(nlsList和SSgompertz)
我正在尝试使用SSgompertz拟合数百个gompertz形状的曲线.数据集具有三个带有"x"和"y"值的列，以及一个将数据分为不同样本的编码列:"GROUPING".稍后，这些参数将用于使用predict()从所有样本的y轴上的固定点确定x(拟合点方法). 在使用以下代码将参数提供给predict()之前，我设法使多个多项式适合数据: 参数
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R脚本-最小二乘解决方案
可能重复: 查找两个线性拟合在R中相交的地方 考虑到图表上的一些点(通常只有6或7个点)，我需要找到一个最合适的解决方案，其中的解决方案包括以下内容: 两条直线 线必须相交 交点(x点)必须位于我指定的两个值(例如xLow和xHigh)之间 我将如何使用nls(或更好的东西)来做到这一点? 如果有多个最佳拟合，那么任何一个都可以.基本上，这两行形成一个V. 解决
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使用data.table组使用nls进行指数曲线拟合
我想将指数曲线拟合到第1组和第2组.请在下面所示的数据表中使用图2所示的方法，并获得一个新列，其中包含与每个组相对应的残留标准误差.指数曲线应遵循 y = a * exp(b * x)+ c ##示例数据表DT
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4个参数NLS的起始值-Chapman Richards函数
*注意-我已经阅读了几篇有关如何查找NLS起始值的文章-但是，我还没有找到一种具有这种形式的方程式(即4个参数，指数被乘幂)的 我正竭尽全力为查普曼·理查兹(Chapman Richards)方程寻找合适的起始值，该方程通常在林业中用于树的生长建模. y(t)=α*(1-β* exp(-k * t)^ {1/(1-m)}) 我通常尝试通过绘制一条带有设置参数的线来找到初始值，然后对其
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优化的拟合系数，以实现更好的拟合
我正在使用minpack.lm包运行非线性最小二乘法. 但是，对于数据中的每个组，我想优化(最小化)拟合参数，类似于Python的 ps.我把数字和拟合线补齐了. 解决方案 不确定r，但是具有共享参数的最小二乘法通常很容易实现. 一个简单的python示例如下: import matplotlibmatplotlib.use('Qt4Agg')从matplotlib导
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在单个图形中绘制具有重叠预测间隔的nls拟合
说我一些数据，d，我将nls模型拟合到数据的两个子集. x
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R-基本图形中指数模型(nls)的置信带
我正在尝试绘制指数曲线(nls对象)及其置信带. 在本·博克(Ben Bolker)的回复中，我可以轻松地在ggplot中完成此操作 帖子. df
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ggplot2中的nls和对数刻度
我试图在ggplot2中绘制3个非线性模型. 它在自动缩放下工作，但在log10缩放下却无法工作，在此我得到“奇异梯度误差".可能是什么问题? 我要拟合的数据(df1): x y 4.17 0.55 10.08 0.48 40.25 0.38 101.17 0.32 400.33 0.24 我尝试的代码: plot
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如何在ggplot2中绘制组内的非线性回归线和总数据?
我有一个简单的数据集，其中包含两个连续变量(囊泡和细胞)，以及一个具有两个级别(HC和RA)的单个分组变量，在此处进行模拟: ###Simulate Vesicle variable### Vesicle.hc
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在R中查找NLS功能的起始值
我正在尝试使用R中的NLS函数来拟合幂函数，但是我找不到合适的起始值. 这是我的数据"CentroM"的一部分: Wg TLcm 3200 79 2650 77 2750 74 870 45 1480 52 3400 80.5 2400 76 2800 76.5 2900 77.5 2700 76 3215 76 3
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