값 쌍 (x, y)을 가지고 있습니다. 다음과 같은 모델에 적합하여 제곱 오차를 최소화하고 싶습니다.모델 파라미터를 R으로 추정
Y = (A * (N + 1-X)^b)/X^a 여기서 N은 max (y)이고, A, a, b는 다양합니다.
매개 변수 위의 하나는 순위 순서 분포가
어떤 도움을 이해할 수있을 것이다 (http://www.plosone.org/article/fetchObject.action?uri=info:doi/10.1371/journal.pone.0004791&representation=PDF 참조).
: HTTP에 표시됩니다 YY = log Y, X1 = log(N+1-X) 및 X2 = log X을 말하고 lm(YY ~ X1 + X2)
이것은 원래 크기의 제곱 오류를 최소화하지 않습니다. 당신은 당신의 모델에서'b log A' 용어를 삭제 한 것 같았습니다. 그러나 처음에 log (A)가되어야한다고 생각합니다 ... – Dason
1 차 근사값으로 같을 것 같습니다 : Y = Ym + e; log (Y) - log (Ym) = e/Ym + o (e/Ym). 상수 항과 관련해서는 자동으로 lm에 포함됩니다. 그렇지 않으면 lm (YY ~ I (-1) + X1 + X2)입니다. – clemlaflemme
감사합니다. @clemlaflemme는 실행 가능한 솔루션처럼 보입니다. 내가 작성한 코드를 업로드합니다. – user138617
접근 방법과 함께 할 것입니다 내가 만들 것이다 이러한 맥락에서
log Y = b log A + b log (N+1-X) - a log X를 ://www.r-bloggers.com/learning-r-parameter-fitting-for-models-involving-differential-equations/ – user138617
재현 할 수있는 예제와 문제를 일으키는 코드를 포함하십시오. –