複数の非線形回帰

IはR内の複数の非線形回帰のためのフォーム複数の非線形回帰

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

のロジスティックモデルを使用しようとして、従属変数Yは、約500の値からなる行であり、そこ

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

私のデータとRを取り込みます33個の独立変数X1, X2, X3.....X33

私はEXCELファイルから自分のデータを読んでいますがあります。非線形のため

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

：

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

完璧にうまく働いたと今、私は、フォームのロジスティック関数を開始する自己を使用しようとしています：私は入力が使用してLM（）関数で線形回帰を行いました回帰;しかし、私は適切に機能を適用しているようではありません。したがって、私の質問は、私のデータセットに対して複数の非線形回帰分析を実行するためにこの関数をどのように使用するのですか？ご提供いただけるお手伝いをありがとうございます。

出典

2016-08-12 MC2016

についての詳細情報を取得するには、次のコードを使用することができます（私は、例えば、オンラインデータセットを使用しました）。 ..あなたはそれを言うのですか？間違いはありますか？警告？もしそうなら、彼らは何を言いますか？あなたのRセッションはクラッシュしますか？あなたのコンピュータはフリーズしていますか？結果は得られるのですか？ – Gregor

また、 'SSlogis'で' nls'が必要であることを確認しましょう。バイナリデータを持っていますか（Yは2つの異なる値をとります）？もしそうなら、 'glm'を' family = binomial'で 'nls'ではなく' SSlogis'で使ってください。 – Gregor

あなたの質問は少し不明です。パッケージnlmeのgnls関数を使うと、共変量と線形関係を持つ非線形モデルのパラメータをモデル化することができます。 – Roland

回帰の際にモデルの種類を選択するだけです。次のコードは役立つはずです。「私は*適切に関数を適用していないようです*」

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

は、次に、あなたのモデル

fit 
    fit$resample 
    fit$results 
    fit$finalModel

出典

2017-03-27 22:46:21 CSV

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