Question

我一直在尝试使用ggplot和geom_smooth将指数曲线拟合到我的数据中。我试图复制类似问题的答案（geom_smooth and exponential fits）但不断收到以下错误消息：

> exp.model <-lm(y ~ exp(x), df)
Error in lm.fit(x, y, offset = offset, singular.ok = singular.ok, ...) : 
  NA/NaN/Inf in 'x'

我不明白错误，因为数据集中没有NA / NaN / Inf值：

>df
      x         y
1  1981  3.262897
2  1990  2.570096
3  2000  7.098903
4  2001  5.428424
5  2002  6.056302
6  2003  5.593942
7  2004 10.869635
8  2005 12.425793
9  2006  5.601889
10 2007  6.498187
11 2008  6.967503
12 2009  5.358961
13 2010  3.519295
14 2011  7.137202
15 2012 19.121631
16 2013  6.479928

Answer 1

设置数据：

dd <- data.frame(x=c(1981,1990,2000:2013),
  y = c(3.262897,2.570096,7.098903,5.428424,6.056302,5.593942,
  10.869635,12.425793,5.601889,6.498187,6.967503,5.358961,3.519295,
  7.137202,19.121631,6.479928))

问题在于，对任何大于约709的数进行取幂会得到一个大于可存储为双精度浮点值（约1e308）的最大值的数字，从而导致数字溢出。你可以通过改变x变量来轻松解决这个问题：

lm(y~exp(x),data=dd) ## error
lm(y~exp(x-1981),data=dd) ## fine

但是，您可以更轻松地绘制此模型的拟合值，如下所示：

library(ggplot2); theme_set(theme_bw())
ggplot(dd,aes(x,y))+geom_point()+
   geom_smooth(method="glm",
            method.args=list(family=gaussian(link="log")))

指数拟合在ggplot R中

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