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我有一些从下面显示的函数综合生成的数据。

fn <- function(w1,w2){
  f= -(0.1 + 1.3*w1 + 0.4*w2 - 1.8*w1*w1 - 1.8*w2*w2)
  return(f)
}

接下来我创建一个数据框,其值如下所示

x = data.frame(
  yval = fn(seq(0.1,0.9,by=0.01),seq(1.1,0.3,by=-0.01)),
  x1 = seq(0.1,0.9,by=0.01),
  x2 = seq(1.1,0.3,by=-0.01)
)

我想看看我是否可以通过使用多项式拟合来重新创建 fn 中的多项式系数,我尝试如下所示

fit = lm(yval ~ x1 + x2 + I(x1^2) + I(x2^2),data=x)
coef(fit)

但是,当我运行上面的代码时,我得到以下

(Intercept)          x1          x2     I(x1^2)     I(x2^2) 
      2.012      -5.220          NA       3.600          NA 

似乎从未“检测到”术语 x2。有人知道我做错了什么吗?我知道,如果我创建合成线性数据并尝试使用 lm 重新创建系数,我会相当准确地取回系数。提前致谢。

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如果您要拟合 2 个预测变量的网格,则需要expand.grid.

x <- expand.grid(x1=seq(0.1, 0.9, by=0.01), x2=seq(1.1, 0.3, by=-0.01))
x$yval <- with(x, fn(x1, x2))

fit = lm(yval ~ x1 + x2 + I(x1^2) + I(x2^2),data=x)
coef(fit)
(Intercept)          x1          x2     I(x1^2)     I(x2^2) 
       -0.1        -1.3        -0.4         1.8         1.8 
于 2013-06-29T17:28:57.173 回答