在R中获得最小二乘估计

Question

我有找到最小二乘估计的问题。背景是：

`v = beta3*(1 - exp(1 - k_star/k))`

`k_star = 1/(beta0 + beta1*v + beta2*v^2)`

我想获得最小二乘的估算器，请参阅obj。 FUNC。下方。

可以在link中找到数据集。

目标函数是最小化：

    G(beta)=(k_i - 1/(beta0+beta1*v_i+beta2*v_i^2)(1-log(1-v_i/beta3)))^2

我尝试使用如下代码，但没有成功：

k_v <- function(beta){
    beta0 = beta[1]
    beta1 = beta[2]
    beta2 = beta[3]
    beta3 = beta[4]
    denomi1 = beta0 + beta1*samp$mean_speed 
    + beta2*samp$mean_speed^2
    denomi2 = 1 - log(1 - samp$mean_speed / beta3)
    (samp$density - 1 / denomi1 * denomi2)^2
  }

beta_init <- c(1.5, 0.5, -0.013, 140)
opti_params <- optim(par = beta_init, fn = k_v)

请有人指出我正确的方向！

感谢。