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r - 指数衰减适合 r

问题描述

我想将 R 中的指数衰减函数拟合到以下数据：

data <- structure(list(x = 0:38, y = c(0.991744340878828, 0.512512332368168, 
0.41102449265681, 0.356621905557202, 0.320851602373477, 0.29499198506227, 
0.275037747162642, 0.25938850981822, 0.245263623938863, 0.233655093612007, 
0.224041426946405, 0.214152907133301, 0.207475138903635, 0.203270738895484, 
0.194942528735632, 0.188107106969046, 0.180926819430008, 0.177028560207711, 
0.172595416846822, 0.166729221891201, 0.163502461048814, 0.159286528409165, 
0.156110097827889, 0.152655498715612, 0.148684858095915, 0.14733605355542, 
0.144691873223729, 0.143118852619617, 0.139542186417186, 0.137730138713745, 
0.134353615271572, 0.132197800438632, 0.128369567159113, 0.124971834736476, 
0.120027536018095, 0.117678812415655, 0.115720611113327, 0.112491329844252, 
0.109219168085624)), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-39L), .Names = c("x", "y"))

我试过用 nls 拟合，但生成的曲线并不接近实际数据。

在此处输入图像描述

如果有人能解释如何处理这些非线性数据并找到最合适的函数，那将非常有帮助。

标签： rstatisticsmodel-fittingfunction-fitting

解决方案

试试y ~ .lin / (b + x^c)。请注意，当使用"plinear"one.lin时，在指定公式时省略了线性参数，nls并且也省略了它的起始值。

另请注意，.lin和b参数在最佳状态下约为 1，因此我们也可以尝试单参数模型y ~ 1 / (1 + x^c)。这是单参数对数逻辑生存曲线的形式。这个单参数模型的 AIC 比 3 参数模型（比较AIC(fm1)和AIC(fm3)）的 AIC 差，但单参数模型可能仍然更可取，因为它的简约性以及拟合与 3 参数模型在视觉上无法区分的事实。

opar <- par(mfcol = 2:1, mar = c(3, 3, 3, 1), family = "mono")

# data = data.frame with x & y col names; fm = model fit; main = string shown above plot
Plot <- function(data, fm, main) {
  plot(y ~ x, data, pch = 20)
  lines(fitted(fm) ~ x, data, col = "red")
  legend("topright", bty = "n", cex = 0.7, legend = capture.output(fm))
  title(main = paste(main, "- AIC:", round(AIC(fm), 2)))
}  

# 3 parameter model
fo3 <- y ~ 1/(b + x^c) # omit .lin parameter; plinear will add it automatically
fm3 <- nls(fo3, data = data, start = list(b = 1, c = 1), alg = "plinear")
Plot(data, fm3, "3 parameters")

# one parameter model
fo1 <- y ~ 1 / (1 + x^c)
fm1 <- nls(fo1, data, start = list(c = 1))
Plot(data, fm1, "1 parameter")

par(read.only = opar)

截屏

AIC

在其他答案中添加解决方案，我们可以比较 AIC 值。我们用它使用的参数数量标记了每个解决方案（自由度将比那个大一），并重新设计了 log-log 解决方案以使用nls而不是lmLHS 为 y，因为无法比较 AIC 值具有不同左侧或使用不同优化例程的模型，因为使用的对数似然常数可能不同。

fo2 <- y ~ exp(a + b * log(x+1))
fm2 <- nls(fo2, data, start = list(a = 1, b = 1))

fo4 <- y ~ SSbiexp(x, A1, lrc1, A2, lrc2)
fm4 <- nls(fo4, data)

aic <- AIC(fm1, fm2, fm3, fm4)
aic[order(aic$AIC), ]

从最佳 AIC（即 fm3）到最差 AIC（即 fm2）：

    df     AIC
fm3  4 -329.35
fm1  2 -307.69
fm4  5 -215.96
fm2  3 -167.33

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