在拟合了<em> <strong>简单线性回归模型</strong> </em>之后，我使用了以下公式：“ y = mx + c”查找给定'y'的'x
我使用R中的“ nls”包创建了几个非线性回归模型。我阅读的文章使用调整后的r²来衡量模型拟合的质量
我正在尝试求解非线性系统的Ax = b，我的A矩阵是10x4的复数double，b矩阵是10x1的double
矩阵：
<
我必须计算指数回归曲线，因此我按照网上找到的说明编写了这段代码。
问题是，对于某些数据集，我
我最近开始研究R，我需要以下粘贴数据的帮助。这里有2019年在印度进行调查的41个分区的数据，我必须
我正在尝试将Richards函数适合此数据集：
<pre><code>structure(list(volume = c(50, 110, 183, 264, 357, 457, 562, 664,
下图是我的数据输出，任何人都请告诉我哪种类型适合它，它由3个独立的参数组成。
<a href="https://i.stack
我有兴趣从（x，y）数据中提取噪声参数，其中x是已知的输入值，y是相应的信号，而且我通常非常了解
我正在尝试使用<code>y = a*e^(x*b)</code>函数将R中形式为<code>nls()</code>的指数模型拟合到下面运行的数据中
我有一个类似于以下内容的数据集：
<pre><code>time <- c(0, 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70 , 80, 90, 100, 110, 120, 130,
我想在现有方程式中添加一个修正因子以拟合数据。原始方程式是通过函数定义的，因为变量<code>N_l</cod
给出的是数据帧<code>DATA</code>的几行：
<pre><code>> dput(DATA[c(1,7,20,25,26,53,89),])
structure(list(Lanes = c(3, 3,
我具有以下功能：
<pre><code>Proposed <- function(N_b,Lanes,m,A,x.sqr,e_1,e_2,e_3,e_4,e_5) {
e <- data.frame(e_1,e_2,e
我在下面为数据帧<code>DATA</code>编写函数
<pre><code>Proposed <- function(N_b,Lanes,m,A,x.sqr,e_1,e_2,e_3,e_4,e_5,stif
我想使用nls包检查非线性模型。
<pre><code>power<- nls(formula= agw~a*area^b, data=calibration_6, start=list(a=1, b=1))
我训练了一个基于PPG信号进行血压估计的RF回归模型，并进行了袋外（OOB）误差测试。
我发现对于我的
我正在使用以下数据的最后一列，
<a href="http://www.stat.cmu.edu/%7Elarry/all-of-nonpar/=data/galaxy.dat" rel="nofollow nor
我使用nls包分析非线性模型（幂曲线，y = ax ^ b）。
<pre><code>cal<- nls(formula= agw~a*area^b, data=calibration_6
我使用nls软件包分析了非线性回归。
<pre><code>power<- nls(formula= agw~a*area^b, data=calibration_6, start=list(a=1,
我是机器学习和回归模型的新手。我已经创建了回归模型以及图形用户界面，供用户键入所需的输入值
