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R：拟合曲线到点：使用什么线性/非线性模型？

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我有一个数据应遵循幂律分布 .

x = distance 
y = %

我想创建一个模型并将拟合的线添加到我的情节中 .

我的目标是重新创建这样的东西：
enter image description here

作者使用R-square;我假设他们应用了 linear 模型，因为R ^ 2是 not suitable for non-linear models . http://blog.minitab.com/blog/adventures-in-statistics-2/why-is-there-no-r-squared-for-nonlinear-regression

但是，我无法找到如何"curve"我的线到点;如何将公式 y ~ a*x^(-b) 添加到我的模型中 .

而不是卷曲线，我从简单的线性回归中得到了回归 .
enter image description here

我的问题是：

  • 我是否正确地假设作者使用的模型 y ~ a*x^(-b) 是线性的？

  • 用于重新创建示例的模型类型： lm, glm, nls 等？

我生成了虚拟数据，包括上图中应用的幂律公式：

set.seed(42)
scatt<-runif(10)

x<-seq(1, 1000, 100)
b = 1.8411
a = 133093
y = a*x^(-b) + scatt  # add some variability in my dependent variable

plot(y ~ x)

并试图创建一个 glm 模型 .

# formula for non-linear model
m<-m.glm<-glm(y ~ x^2, data = dat) # 

# add predicted line to plot
lines(x,predict(m),col="red",lty=2,lwd=3)

这是我第一次模特儿，所以我很困惑，我不知道从哪里开始...谢谢你的任何建议或指示，我真的很感激...

r plot statistics glm

2 回答

  • 4

    我个人认为这个问题是一个骗局：nls fails to estimate parameters of my model但如果我关闭它，我将会冷血（因为OP提出了赏金） . 无论如何，赏金问题无法结束 .

    所以我能想到的最好的就是发布一个社区wiki答案（我不想得到这个赏金） .

    如果您想要拟合此形式 y ~ a*x^(-b) 的模型，通常可以从两侧进行 log 变换并拟合线性模型 log(y) ~ log(x) .

    fit <- lm(log(y) ~ log(x))

    正如您已经知道如何使用 curve 绘制回归曲线并对它感到满意，我现在将展示如何制作情节 .

    有些人称之为log-log回归 . 以下是我对此类回归的一些其他链接：

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  • -1
    m <- lm(log(y) ~ log(x), data=dat)
a <- exp(intercept)

b <- -exp(slope)

plot(y ~ x, type="p", lty=3)

lines(x, exp(predict(m)), col="blue", lty=2, lwd=3)
    回复于

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