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最初に言いたいのは、非線形回帰の R^2 値を計算することは正確ではない、または有効なことではないことを理解しているということです。

しかし、私は SigmaPlot での作業のほとんどを R に移行する過渡期にあり、非線形 (濃度-反応) モデルの場合、同僚はモデルに関連付けられた R^2 値を見て良さを推定することに慣れています。 -適合。

SigmaPlot は 1-(残余 SS/総 SS) を使用して R^2 を計算しますが、RI では総 SS を抽出できないようです (残余 SS は要約で報告されます)。

これを機能させるための助けをいただければ幸いです。適合度のより良い推定器を使用するように私たちを動かそうとしています。

乾杯。

通常の機械学習の問題では、多くの機能が得られます（たとえば、画像認識機能を作成している場合）。そのため、多くの機能がある場合、データを視覚化できません（グラフをプロットできません）。グラフをプロットせずに、その問題にどの程度の仮説関数を使用する必要があるかを判断する方法はありますか？使用するのに最適な仮説関数を決定する方法は？例えば：-

2つの入力x（1）、x（2）がある場合。

仮説関数として（w0）+ x（1）* w（1）+ x（2）* w（2）を選択するかどうか

w（0）+ x（1）* w（1）+ x（2）* w（2）+ x（1）* x（2）* w（3）+（x（1）^ 2）* w （4）+（x（2）^ 2）* w（5）

仮説関数として：ここで、w（0）、w（1）、w（2）、w（3）......は重みです。

私はRの初心者ですが、Rの次の関数に関連する3つのパラメーターA、B、Cを決定する方法を探しています。

y = A * (x1^B) * (x2^C)

誰かが私にそのようなフィッティングを達成するのに役立つRメソッドについてのヒントを教えてもらえますか？

最初の応答をありがとう。

私は次のような行列を持っていると仮定します。

apply 関数を使用して、次の nls 関数を各行に適用したい場合。

どのようにプログラムするのですか？繰り返しkますが、応答変数は直観的に上記の行列の行であるためです。

データセットを使用して R で非線形重回帰を実行しようとしています。数千行あるため、最初の数行をここに配置します。

Header.1 と Header.2 を独立変数として使用し、Header.7 を従属変数として使用して、非線形重回帰を実行する方法を非常に簡単な言葉で説明してもらえますか? を使用して線形重回帰を正常に実行しましたlm()が、 を使用しようとするとnls()、次のエラー メッセージが表示されました。

getInitial.default(func, data, mCall = as.list(match.call(func, : 「関数」オブジェクトの「getInitial」メソッドが見つかりません) のエラー

回帰を実行するためにさらに情報が必要な場合は、お知らせください。ありがとう。

カーブ フィッティングの問題で助けが必要です。私はRもまったく初めてです。いくつかのデータ（タイプの3つのペア(x,y)）があり、非線形回帰を適用する必要があります。

基本的に、関数f(x,a,b,c,d,e,f)と x6 つの他のパラメーターがあります。二乗残差の重み付き合計を最小化するセットを見つけたいです(a,b,c,d,e,f)（重みは二乗標準偏差に反比例します（ただし、他の行では分散に反比例すると言います-おそらく同じです、わかりません））。

これはRで簡単な方法で行うことができますか? または、これを簡単な方法で実行できる他のソフトウェアはありますか?

nls2パッケージを使用してフィットさせています。適合は正しいですが、予測変数の計算値だけを取得するにはどうすればよいですか?

式：

つまり、t、h、x0、および W のみの値を取得するにはどうすればよいですか? ありがとう！