目前，我使用指数函数拟合数据：
Index = exp(a + b * Age + c * SaleType + d * Age * SaleType + e * miles)
但看起来我开始时的数据非常适合我，中间位置不合适，最后我很好。我可以使用一个S形弯曲，使Y在X的开始处缓慢下降，然后在中间陡峭地下降，然后在结束时慢慢地下降？
数据是汽车的售价与成本的关系。在新车的前两年价格不会下降很多，然后价格在接下来的7 - 8年内大幅下降，然后在第10年后价格下降得更慢。
我想适应非线性逻辑函数：
f(x) = L/(1 + exp(-kx))
任何人都可以帮我解决这个问题吗？我认为它可以由R与nls（）完成。是否可以拟合多个变量而不只是一个x？如何设置初始起点？
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我遇到了类似的问题，刚刚发布了帖子。由于其成本函数的非凸性，适合逻辑模型并不容易。您可以尝试此曲线f（x）= x / sqrt（（1 + x ^ 2））。有关解决方案http://rpubs.com/vodonenko/sigm_gd
，请参阅此帖子