我正在完成一项学校作业，我应该在y = 1-（1 /（1 + beta * X））+ U上进行非线性回归，我们生成具有给定β值的Y，然后将X和Y视为我们的观察结果并尝试找到β的估计值。
我一直在尝试使用nls功能，但结果总是非常接近我选择的任何起始值，而不是beta。下面是我目前使用的代码：
set.seed(1)
Ut = (c(rnorm(1000, mean=0, sd=(sqrt(1)))))
Xt = (c(rnorm(1000, mean=0, sd=(sqrt(1)))))
beta = 3
Yt = (1-(1/(1+beta*Xt))+Ut)
df <- data.frame (Xt, Yt)
m<- nls (Yt ~ I(1-(1/(1+(betaF*Xt)))+Ut), data= df, start = list(betaF= 1))
summary (m)
在这种情况下，beta的估计值接近1，而不是接近3。我哪里错了？该函数是渐近的，我应该使用不同的函数，如NLSstAsymptotic？