منحنى المناسب في R باستخدام NLS

Question

أحاول تناسب منحنى أكثر من (ذيل) البيانات التالية:

 [1]   1   1   1   1   1   1   2   1   2   2   3   2   1   1   4   3   2  11   6   2  16   7  17  36
[25]  27  39  41  33  42  66  92 138 189 249 665 224 309 247 641 777 671 532 749 506 315 292 281 130
[49] 137  91  40  27  34  19   1

أنا أستخدم الوظيفة التالية في R لإنجاز هذا:

NLS (Y ~ أعاشرEXP (-B * X ^ 2)، ابدأ = قائمة (A = 1، B = 1)، Trace = True)

ومع ذلك، أحصل على الخطأ التالي:

3650202 : 1 1

خطأ في NumericDeriv (نموذج [[3L]]، أسماء (IND)، ENV): القيمة المفقودة أو اللانهاية المنتجة عند تقييم النموذج

عند استخدام القيم الاصطناعية التالية ل X و Y، يعمل كل شيء على ما يرام:

y = x * exp (-. 5 * x ^ 2) + rnorm (الطول (x)، 0،0.1)

x [1] 0.00 0.05 0.20 0.25 0.25 0.25 0.45 0.45 0.45 0.55 0.55 0.70 0.70 0.75 0.85 0.85 0.90 0.90 0.85 0.75 1.10 1.15 1.20 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.55 1.60 1.65 1.70 1.75 1.80 1.85 [39] 1.90 1.90 1.90 1.90 1.95 1.90 2.00 2.05 2.10 2.05 2.20 2.25 2.30 2.35 2.40 2.55 2.65 2.70 2.75 [58] 2.85 2.05 3.0 3.05 3.25 3.25 3.5 3.35 3.40 3.45 3.5 3.55 3.60 3.65 3.70 3.75 3.70 3.70 3.75 [77] 3.80 3.85 3.75 [77] 3.80 3.85 3.75 [77] 3.80 3.85 3.75 3.75 3.70 3.75 [77] 3.80 3.85 3.75 3.95 3.85 3.90 3.95 4.00 4.05 4.05 4.05 4.05 4.05 4.05 4.05 4.05 4.05 4.95 4.95 4.00 4.05 4.05 4.05 4.05 4.20 4.25 4.30 4.35 4.40 4.45 4.50 4.55 4.60 4.65 4.70 [96] 4.75 4.80 4.85 4.90 4.95 5.00 y [1] -0.080214106 0.075247488 0.076355116 -0.020087646 0.181314038 0.075832658 0.248303254 [8] 0.364244010 0.453655908 0.347854869 0.514373164 0.384051249 0.618584696 0.515684390 [15] 0.534737770 0.609279111 0.618936091 0.534443863 0.739118585 0.677679546 0.526011452 [22] 0.645645150 0.578274968 0.589619834 0.476186241 0.621638333 0.601663144 0.535981735 [29] 0.518434367 0.581735107 0.423872948 0.445335110 0.340884242 0.317121065 0.342683141 [36] 0.278351104 0.402947372 0.429483276 0.276655872 0.108164828 0.389994138 0.372300257 [43] -0.057320612 0.131271986 0.226212869 0.131171973 0.245970674 0.009926555 0.173465207 [50] 0.141220590 0.280616078 0.108515613 0.117697407 0.130700771 0.058540888 0.251613512 [57] 0.168094899 -0.058382571 0.123306762 -0.048605186 -0.010131767 0.076701962 -0.051982924 [64] 0.058427540 0.144665070 0.063998841 -0.010495697 0.119868854 0.114447318 0.006759691 [71] 0.025041761 -0.178145771 0.041547126 0.122084819 0.034283141 0.209140060 0.197024853 [78] -0.005491966 -0.033260219 -0.028123314 -0.005775553 -0.040781462 0.090024896 0.116390743 [85] -0.017811031 0.094039200 -0.147064060 -0.057249278 0.211587898 -0.066153592 0.032100332 [92] -0.092756136 -0.125906598 0.136937364 0.046453010 0.002000336 -0.134047101 0.089748847 [99] -0.019355567 -0.042158950 0.149594368

هل يمكن لأي شخص أن يشير إلى ما أفعله خطأ؟ شكرا لمساعدتك.

Answer 1

حسنا، وجدت الإجابة على مشكلتي. تختلف قيم البداية للبيانات الحقيقية تماما عن القيم الدمية: A = 500 و B = .1 نتيجة ملائمة لطيفة. فقط اعتقدت أنه قد يكون من المفيد ذكر ذلك هنا.