如何在这个日志数据上拟合曲线？

Question

我对此数据的拟合曲线存在问题：

在x轴上我们有一个关于风强度（m / s）的数据，在y轴上我们有日志数据（鱼捕获）。我只在没有logaritm的数据上拟合了曲线（nls模型，高斯曲线），但是当我尝试使用日志数据时，R告诉我：

- name: Iterate over something
  with_subelements:
     - "{{ unit }}"
     - config
     - skip_missing: True

模型为：Error in nls(mean.w ~ k * exp(-1/2 * (x.wind - mu)^2/sigma^2), : singolar gradient ，其中mean.w ~ k * exp(-1/2 * (x.wind - mu)^2/sigma^2)是要估算的参数，

k,mu and sigma

非日志数据的拟合曲线是：

＃红色的平均值

我对日志数据的预期结果是一个类似的拟合曲线，参数值不同，问题是，我必须使用哪种模型？

数据是：

mean.w # is y axes (log fish catch) 
x.wind # is x axes wind intensity 

x值从1.1到5，低于日志数据。

Answer 1

问题在于模型本身。该模型的RHS可以写成：

k * exp(-1/2 * x.wind / sigma^2) * exp(1/2 * mu /sigma^2)

所以k和最右边的因素扮演同样的角色。参数不是唯一确定的。

要修复此省略k或模型中的最后一个因素。