Rパワーフィットがnslsと異なる

Question

私はパワー関係のあるデータセット（以下）を持っています。 （Y = aX^b）

Excelとxmgraceでのパワーフィットは私にはほぼ同じ値を与えました。 （R^2 0.993） Y = 215.47 X^0.812

しかし、Rのnls（）関数を試してみると、別の値が得られます。それは統計的に健全ではないので、R^2も計算しません。

しかし、対数をとると、lm（）を実行して0.993のR^2を得ることができます。どのように私はRを使用してパワーフィットでexcelとxmgraceの値を再現しますか？R nls（）は正しくありません??

Drift Time Mass_Independent CS 
2.32 407.3417277 
2.32 419.1267553 
2.81 503.9859708 
2.92 501.0465281 
3.78 640.9024985 
4.00 688.7906761 
4.48 776.3958584 
5.67 918.9991003 
6.05 949.4448047 
6.86 993.9763311 
6.86 1064.539603 
6.97 1041.422648 
7.94 1112.407393 
8.42 1183.070416 
9.23 1302.622263 
9.29 1291.525748 

Answer 1

Rの見積もりに対してExcelの見積もりを信頼するのは愚かなことでしょう。回帰領域におけるExcelの不具合は長年にわたりよく報告されています。

nls(Mass_Ind_CS ~a*Drift_Time^b , dat, start=list(a=100, b=1)) 
#--------------------- 
Nonlinear regression model 
    model: Mass_Ind_CS ~ a * Drift_Time^b 
    data: dat 
     a  b 
227.0176 0.7828 
residual sum-of-squares: 10224 

Number of iterations to convergence: 5 
Achieved convergence tolerance: 3.617e-06 
#--------------------- 
plot(dat, xlim=range(dat$Drift_Time), ylim=range(dat$Mass_Ind_CS)) 
par(new=T) 
curve(215.47*x^0.812, from=min(dat$Drift_Time), 
         to=max(dat$Drift_Time), 
         ylim=range(dat$Mass_Ind_CS)) 
par(new=T) 
curve(227.0176*x^0.7828, from=min(dat$Drift_Time), 
          to=max(dat$Drift_Time), 
          ylim=range(dat$Mass_Ind_CS),col="red") 

Rの推定値は赤でプロットされています。これは、x =値の範囲にわたる予測を見ることなく、パラメータ推定値に集中するのは間違っていることを示しています。あなたはanova()とモデル比較を行うことができますが、孤立非線形モデルを推定するための実際のR-sqはありません。あなたは、rlsメーリングリストのFAQであるので、nls（Douglas Bates）の著者の理由がそれらを含めてでないことを歓迎します。