非线性回归故障排除

Question

以下是我的数据集中的一部分：相对频率和大小。从空心圆可以看出，这是高斯分布。我在R中使用nls包来拟合非线性曲线。 我的方程是

或以纯文本格式：c * e^(-(x - z)^2/l)

这是我怎么来这里

fit <- as.formula(y~c*(exp((-(x-z)^2/l))))
preview(fit_partial, data=mydata, start=list(c=0.005, x=mydata$x_values, z=130,l=2000))

起始值似乎合理。所以我尝试获得非线性拟合

nls_fit <- nls(fit, data=mydata, start=list(c=0.005, x=mydata$x_values, z=130, l=2000))

但是，我被抛出错误

  

numericalDeriv（form [[3L]]，names（ind），env）中的错误：   评估模型时缺少值或产生无穷大

这可能是因为我的初始值很差。不过，其他一些问题也必须解决。感谢任何帮助。

Answer 1

据我所知，您唯一的问题是在参数列表中包含x，这使R感到困惑（我无法确切地告诉您为什么... ...关于它实际上不是模型的参数...）。 nls(fit, data=mydata, start=pars)对我来说很好。

模拟数据：

fit <- as.formula(y~c*(exp((-(x-z)^2/l))))
mydata <- data.frame(x=80:200)
pars <- list(c=0.005, z=130,l=2000)
set.seed(101)
mydata$y_det <- eval(fit[[3]],
                     env=c(pars,as.list(mydata)))
mydata$y <- rnorm(nrow(mydata),mean=mydata$y_det,sd=0.0002)
plot(y~x,data=mydata) ## check

尝试原始健身：

nls_fit <- nls(fit, data=mydata, start=c(pars,list(x=mydata$x)))

  

numericalDeriv（form [[3L]]，names（ind），env）中的错误：     评估模型时缺少值或产生无穷大

仅适合参数（不适用于x）。

nls_fit <- nls(fit, data=mydata, start=pars)
lines(mydata$x,predict(nls_fit),col=2)
coef(nls_fit)
##           c            z            l 
## 4.963097e-03 1.302308e+02 2.035007e+03