異なる同じデータとメソッドを使用した結果、（？）、WordMatを使用し、R

Question

私はRでMS WordのWordMatにGNUプラグインによって計算された結果を再現することが興味を持っていますが、私は彼らが同様の結果に到達することができません（私は同一ではないが、単に類似したものを探している）。

私はいくつかのYとX値と電力機能、Y = BX ^以下のデータを使用し

、

x <- c(15,31,37,44,51,59) 
y <- c(126,71,61,53,47,42) 

を持って私は= -0.8051を取得しWordMatではb = 1117.7472であるが、Rではa = -0.8026およびB = 1108.2533であり、若干異なる値である。

は、私はいくつかの間違った方法でnls機能を使用して、またはRでそれを計算するために、より良い（より透明）方法があるのですか？

データおよびRコード、

# x <- c(15,31,37,44,51,59) 
# y <- c(126,71,61,53,47,42) 
df <- data.frame(x,y) 
moD <- nls(y~a*x^b, df, start = list(a = 1,b=1)) 
summary(moD) 

Formula: y ~ a * x^b 

Parameters: 
    Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)  
a 1.108e+03 1.298e+01 85.35 1.13e-07 *** 
b -8.026e-01 3.626e-03 -221.36 2.50e-09 *** 
--- 
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 

Residual standard error: 0.3296 on 4 degrees of freedom 

Number of iterations to convergence: 19 
Achieved convergence tolerance: 5.813e-06 

Answer 1

WordMatは、非線形最小二乗問題を解くことによって対数 - 対数回帰を行うのではなくによりy=b*x^aのパラメータを推定されたように見えます：

> x <- c(15,31,37,44,51,59) 
> y <- c(126,71,61,53,47,42) 
> 
> (m1 <- lm(log(y)~log(x))) 

Call: 
lm(formula = log(y) ~ log(x)) 

Coefficients: 
(Intercept)  log(x) 
    7.0191  -0.8051 
> exp(coef(m1)[1]) 
(Intercept) 
    1117.747 

ここで何が起こっているのかもう少し説明すると、

：y=b*x^a場合、両側のログを取ることは、線形回帰（Rでlm()）の形を有し、log(y)=log(b)+a*log(x)を与えます。しかし、ログ変換はエラーの差異（質問の右側に暗黙的に含まれています）にも影響します。つまり、実際には別の問題を解決しています。どの問題が正しいかは、正確にどのように問題を述べるかによって決まります。詳細はThis question on CrossValidatedです。