डेटा के लिए एक घातीय मॉडल फिटिंग

Question

मेरे पास 2 चर हैं, दोनों "वर्ग" से:

> head(y)
[1] 0.4651804 0.6185849 0.3766175 0.5489810 0.3695258 0.4002567
> head(x)
[1] 59.32820 68.46436 80.76974 132.90824 216.75995 153.25551

मैंने उन्हें प्लॉट किया, और अब मैं डेटा के लिए एक एक्सपोनेंशियल मॉडल फिट करना चाहता हूं (और इसे प्लॉट में जोड़ें) लेकिन मैं आर में मल्टीवेरिएट डेटा के लिए फिटिंग मॉडल पर कोई जानकारी नहीं पा सकता हूं! केवल डेटा को निष्क्रिय करने के लिए, कोई मदद कर सकता है? मैं यह भी नहीं जानता कि कहाँ से शुरू करूँ ... धन्यवाद!

Comments

यह थोड़ा भ्रमित करने वाला है। आप कहते हैं कि आपके पास दो "स्वतंत्र" चर हैं (मैं "भविष्यवक्ता" पसंद करता हूं, लेकिन यह महत्वपूर्ण नहीं है)। क्या आपके पास कोई "आश्रित" / "प्रतिक्रिया" चर है? यदि ये दोनों प्रतिक्रिया चर थे, तो मैं एक पैरामीट्रिक, द्विभाजक प्रायिकता वितरण (जिसके साथ या जिस पर वितरण के पैरामीटर निर्भर थे) के साथ फिटिंग कर सकते हैं - या 2 डी कर्नेल घनत्व अनुमान। शायद आप संदर्भ को थोड़ा और समझा सकते हैं। (पुनश्च जो कोई भी प्रश्न को बढ़ा रहा है, उसे पता होना चाहिए कि इसका क्या मतलब है ... किसी को भी झंकार करने की परवाह है?)

— बेन बोल्कर

किसी भी स्थिति में, आप इस तरह के प्रश्नों के लिए crossvalidated.com पर जाएँगे । या Google नामक एक अस्पष्ट वेबसाइट पर। यह फिटिंग मॉडल पर जानकारी को बहुभिन्नरूपी डेटा के लिए मिला। बहुत कुछ (4 मिलियन दो सौ तीस हज़ार का सटीक होना)

— जॉरिस मेय्स

मैं बिंग करने की सलाह देता हूं - यह एक निर्णय इंजन है आखिरकार, खोज इंजन 20 वीं सदी के हैं ... बस याहू और जिव्स से पूछें, वे आज कितने अप्रासंगिक हैं?!?

— चेस

@ बैन बोल्कर - मदद करने के लिए धन्यवाद, मैंने स्वतंत्र को बाहर निकाल दिया है, क्योंकि यह सही नहीं था। मेरे पास स्थानों (x) और स्थानों के बीच वर्षा के सहसंबंधों (y) के बीच की दूरी है

ध्यान दें कि यदि आप इन आंकड़ों पर सांख्यिकीय निष्कर्ष बनाना चाहते हैं, तो आपको विशेष विधियों का उपयोग करना होगा, क्योंकि यदि स्थानों के सामान्य सेट पर दूरी की गणना की जाती है, तो वे स्वतंत्र नहीं हैं - "मेंटल टेस्ट" के लिए खोज करें

— बेन बोल्कर

Answer 1

मुझे पूरा यकीन नहीं है कि आप क्या पूछ रहे हैं, क्योंकि आपका लिंगो बंद है। लेकिन यह मानते हुए कि आपके चर एक दूसरे से स्वतंत्र नहीं हैं (यदि वे थे, तो वे खोजने के लिए कोई संबंध नहीं हैं) मैं इसे आज़माऊंगा। यदि xआपका स्वतंत्र (या पूर्वसूचक) चर है और yआपका आश्रित (या प्रतिक्रिया) चर है, तो यह काम करना चाहिए।

# generate data
beta <- 0.05
n <- 100
temp <- data.frame(y = exp(beta * seq(n)) + rnorm(n), x = seq(n))

# plot data
plot(temp$x, temp$y)

# fit non-linear model
mod <- nls(y ~ exp(a + b * x), data = temp, start = list(a = 0, b = 0))

# add fitted curve
lines(temp$x, predict(mod, list(x = temp$x)))

Comments

आपके उत्तर के लिए धन्यवाद, मैंने "स्वतंत्र" शब्द निकाला है, जैसा कि आपने बताया, इसका कोई मतलब नहीं था। अपने डेटा के लिए आपके कोड का उपयोग करके मैं मॉडल को फिट कर सकता हूं लेकिन परिणाम केवल एक के बजाय ग्राफ़ में दर्जनों लाइनें हैं। कोई विचार क्यों?

@ एसएसबी - नहीं, क्षमा करें, मैं एक कारण के बारे में नहीं सोच सकता। क्या nls()एक मॉडल फिट है?

— रिचर्ड हेरॉन

मुझे ऐसा लगता है, मुझे लगता है: नॉनलाइनियर रिग्रेशन मॉडल मॉडल: y ~ exp (a + b * x) डेटा: DF ab -0.535834 -0.002024 अवशिष्ट राशि-वर्ग: 18.62 पुनरावृत्तियों की संख्या अभिसरण: 6 प्राप्त अभिसरण सहिष्णुता: 8.08 e-06

@sbg अपने xवैरिएबल को छाँटने का प्रयास करें :lines(sort(temp$x),predict(mod, list(x=sort(temp$x)))

— बेन बोल्कर