问题标签 [nonlinear-functions]

我有一个已知模型，我正在尝试拟合真实数据。

当我使用 nlinfit 时，它告诉我我的函数正在返回 Inf 的值。我进入代码并发现在拟合的第二次迭代中，它过度补偿了第二个 beta 项，将其降至 -80。如果 的值非常大x(:,2)，这会导致 的所有值都被零除x。

我可以设置哪些选项来防止这种情况发生？我已阅读文档，但我不太了解所有选项的实际作用。

问题：无法解决非线性方程中多个已知值的未知数

(I) 是未知数，(v) 是已知值，其余是常数。我可以为 v 的一个值解决这个问题。
需要的解决方案： (1)我将如何解决 (I) 的多个 v 值？
(2) 同样，如果常量 (Rs,Io,Il,Rsh,a) 位于 8760 行和 91 列的不同数据帧中，我该如何解决 (I)？

我有一些数据，我使用 R 在绘图上绘制它们。之后，我绘制关于该数据的 loess 函数。这是代码：

这是我的情节图像：

我怎样才能得到这个回归的功能？例如：响应时间 = 68 + 45 * 用户。

谢谢。

我正在使用 scipy 中的 newton() 函数来求解适用于单个值的特定非线性方程

我正在尝试对 (I,Io,RS,a,Rsh) 的 8760 个值执行相同的操作，这些值是单独的数据帧

我收到索引错误的错误：索引超出范围
我应该得到 8760*445 的 I 值

我需要帮助以最小二乘的方式将数据拟合到非线性函数。给定数据，当我有以下等式时，我该如何进行？

f(x) = 20 + ax + b*e^(c*2x)

所以我想找到a，b和c。如果是产品，我会通过在整个函数中取自然对数来线性化函数，但在这种情况下我似乎无法做到这一点。

谢谢

我有一个因变量w，自变量x代表时间，它由变量site聚类。此外，我有 3 个时间段的指标变量：i1, i2, i3，它们对应于时间轴上的三个不同时间段（由 t1 和 t2 分隔）。由于我想要一个整体拟合，它评估三个时间段内的趋势，我试图使用线性模型拟合的斜率估计来拟合一个非线性函数（定义为L3 ），如下所示：

但是，由于我的数据是聚类的，因此我想使用变量site在站点级别包含随机效应。我试图弄清楚如何指定 NLME 函数来执行此操作，但它似乎需要一个固定效果参数，即使我现在不关心任何固定效果。或者，我可以为每个站点所在的治疗组包含一个固定效应变量（称为tx的变量），但在这种情况下如何指定 NLME 函数也不清楚。

为了尝试合并固定效果，我尝试了以下方法，但出现错误：

任何帮助是极大的赞赏。

我正在尝试使用 for 循环创建一个包含 6 个图（3 行和 2 列）的 pdf 页面。我能够创建图，但我似乎无法自动为每个图添加回归线。

我正在尝试以下代码。

当我单独制作一个图时，我得到了回归曲线代码，但当我尝试自动化它时，它似乎不起作用。

另外我还想在图上绘制回归曲线的方程。

谢谢，

杜布丹

我正在编写一个程序，该程序在包含方程组和雅可比行列式的 m 文件上实现牛顿法

这是我开始的计算文件：

我最终想检查收敛并保存错误规范，并检查是否在没有收敛的情况下达到最大迭代次数。到目前为止，这看起来还好吗？

上面给出了该模型的功能。问题表明数据中有一些不准确的测量值，我需要找到它们。我将首先拟合模型并计算出每次测量中的每个残差。

我需要通过测试从非线性参数中检测出许多异常值。我使用了一些方法，比如异常值包，但是在很多情况下常规方法不符合测试假设。

这里有一个大量数据的小例子，

两个向量，“x”和“y”：

当我通过以下方式绘制“x”和“y”时：

很明显，存在两个异常值：

我有很多这样的数据，我需要通过非线性回归进行良好的 nls 估计，如下所示：

通过测试，我如何检测和去除许多异常值？，无论“x”和“y”的长度如何。