多元非線性迴歸

我試圖使用形式多元非線性迴歸

Y = exp(ao + a1fi1....)/(1 + exp(a0 + a1fi1 ....)

對於R中的多個非線性迴歸的邏輯模型，因變量Y是由約500個值並有一排33個獨立變量X1, X2, X3.....X33

我從一個Excel文件讀取我的數據：

data1<-read.csv(file.choose(), header=TRUE)

與我的數據填充R上。

results<- lm(Y~ X1 + X2....X33, data = data1)

這工作完全正常，現在我想使用自啓動形式的物流功能：

nls(Y ~ SSlogis(x, Asym, xmid, scal), data1)

爲非線性我使用的輸入進行線性迴歸與LM（）函數迴歸;不過，我似乎並沒有正確應用這個功能。因此，我的問題是我將如何使用此函數爲我的數據集執行多重非線性迴歸分析？感謝您提供任何幫助。

來源

2016-08-12 MC2016

更多信息「*我似乎沒有被正確應用功能*」。 ..讓你這麼說？你有錯誤嗎？一個警告？如果是這樣，他們說什麼？你的R會話崩潰了嗎？您的計算機是否凍結？你得到的結果，但它看起來不正確？ – Gregor

另外，讓我們確定你需要帶'SSlogis'的'nls'。你有二進制數據（Y有兩個不同的值）嗎？如果是這樣，請將'glm'與'family = binomial'一起使用，而不要''帶'SSlogis'的'nls'。 – Gregor

你的問題有點不清楚。 package nlme中的gnls函數允許您使用線性關係對協變量建模非線性模型的參數。 – Roland

您只需在迴歸時選擇模型的類型。以下代碼應該有所幫助。（我用的例如在線數據集）

mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") 
    model <- glm(admit ~ ., 
    family=binomial(link='logit'), 
    data= my data)

然後你可以用下面的代碼來獲取關於你的模型

fit 
    fit$resample 
    fit$results 
    fit$finalModel

來源

2017-03-27 22:46:21 CSV

多元非線性迴歸

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