似乎这应该是一个简单的过程，但是在搜索了 ?lm、?glm、?loglin 等的帮助数据库后，我无法找到答案。
给定数据集
Y X
1 4.040000 0.8247096
2 3.170000 0.7896353
3 4.570000 0.8480331
4 1.460000 0.7236442
5 2.920000 0.8056733
6 4.640000 0.8468943
7 4.400000 0.6950719
8 3.570000 0.6297521
9 4.560000 0.6944195
10 1.760000 0.5485687
11 2.580000 0.6166014
12 4.470000 0.6948886
13 0.600000 0.2951873
14 0.360000 0.3001486
15 2.910000 0.7775315
16 0.580000 0.5239421
17 2.690000 0.7735998
18 2.080000 0.7224670
19 0.450000 0.3042284
20 3.050000 0.8391136
...
我想为这些数据拟合几个特定形式的模型，例如：
Y = a*(b^X)+c
Y = a*(X^b)+c
给定用户定义的函数形式，是否有一种简单的方法可以求解最佳拟合系数 a、b 和 c？而且，当我这样做的时候，返回一个 R2 或其他一些指标来确定哪个是最合适的？
谢谢！
-山姆