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我在为某事苦苦挣扎。如果我用 lm 估计指数函数并使用变换，即。

    leastsquares.complete=lm(log(PPPrate)~Highest+Mortrate5Y+Crate+DummieJan+DummieDec,weights=Notional)
b.completebestin= predict.lm(leastsquares.completebestout)
Forecast.completebestin= exp(b.completebestin)

我得到的结果与使用加权 nls 不同

form<-as.formula(PPPrate~exp(alfa0+alfa1*Highest+alfa2*Mortrate5Y+alfa3*Crate+alfa4*DummieJan+alfa5*DummieDec))
nlsresultshehe=nls(
  form,
  data=AllDataXX,
  start=list(alfa0=1,alfa1=1,alfa2=1,alfa3=1,alfa4=1,alfa5=1),trace=TRUE,
  weight=Notional,control=nls.control(minFactor=0.0001,maxiter = 5000))
T=summary(nlsresultshehe)$parameters
Forecast=exp(T[1,1]+Highest*T[2,1]+Mortrate5Y*T[3,1]+Crate*T[4,1]+DummieJan*T[5,1]+DummieDec*T[6,1])

它与加权方案有关吗？我有点迷失在这里

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您正在安装两个不同的模型。

  • 该lm调用通过对数转换的响应拟合一条直线。它正在找到使对数标度上的残差平方和最小化的线。
  • 该nls调用适合指数线而不改变任何东西。它正在找到使原始比例上的残差平方和最小化的线。

一般来说，你不会从这两种情况下得到相同的结果。

于 2013-06-07T09:35:16.550 回答