R nls：将曲线拟合到数据

Question

我很难找到适合我的数据的正确曲线。 如果比我更有知识的人有一个更好的拟合曲线的想法/解决方案，我将不胜感激。

数据：目的是根据y预测x

dat <- data.frame(x = c(15,25,50,100,150,200,300,400,500,700,850,1000,1500),
                  y = c(43,45.16,47.41,53.74,59.66,65.19,76.4,86.12,92.97,
                        103.15,106.34,108.21,113) ) 

这是我走了多远：

model <- nls(x ~ a * exp( (log(2) / b ) * y),
             data = dat, start = list(a = 1, b = 15 ), trace = T)

这不是一个很好的选择：

dat$pred <- predict(model, list(y = dat$y))
plot( dat$y, dat$x, type = 'o', lty = 2)
points( dat$y, dat$pred, type = 'o', col = 'red')

谢谢，F

Answer 1

从ya的5次多项式预测x并不是那么简单，但似乎很适合：

fm <- lm(x ~ poly(y, 5), dat)
plot(x ~ y, dat)
lines(fitted(fm) ~ y, dat)

（剧情后继续）

您还可以考虑drc软件包的UCRS.5b模型：

library(drc)
fm <- drm(x ~ y, data = dat, fct = UCRS.5b())
plot(fm)

注意：最初，我假设您想从x预测y，并在下面写下了答案。

立方看起来不错：

plot(y ~ x, dat)
fm <- lm(y ~ poly(x, 3), dat)
lines(fitted(fm) ~ x, dat)

（剧情后继续）

4参数逻辑也看起来不错：

library(drc)
fm <- drm(y ~ x, data = dat, fct = LL.4())
plot(fm)