R：nls（）错误。 ＆＃34;初始参数估计时的奇异梯度矩阵＆＃34;

Question

我在下面有一个简单的例子（它没有用）试图使用默认算法（Gauss-Newton）进行多变量拟合。我得到错误：＆＃34; nlsModel中的错误（公式，mf，start，wts）：初始参数估计时的奇异梯度矩阵＆＃34;。

## Defining the two independent x variables, and the one dependent y variable.
x1 = 1:100*.01
x2 = (1:100*.01)^2
y1 = 2*x1 + 0.5*x2

## Putting into a data.frame for nls() funcion.
df = data.frame(x1, x2, y1)

## Starting parameters: a = 2.1, b = 0.4 (and taking c = 0)
fit_results <-nls(y1 ~ x1*a + x2*b +c, data=df, start=c(a=2.1, b=0.4, c=0))

注意：即使我设置了a = 2，并且b = 0.5，我仍然会收到相同的错误消息。

Answer 1

感谢Brian，不知道如何评论所选答案。这是有效的代码......结果我需要在y1因变量中添加更多随机性。

## Defining the two independent x variables, and the one dependent y variable.
x1 = 1:100*0.1
x2 = runif(100,0,10)
y1 = 2*x1 + 0.5*x2*runif(100,0.9,1.1)

## Putting into a data.frame for nls() funcion.
df = data.frame(x1, x2, y1)

fit_results <-nls(y1 ~ x1*a + x2*b +c, data=df, start=c(a=2.1, b=0.4, c=0))