非线性最小乘 - R语言实现

非线性最小乘 - R语言实现

非线性最小乘（Nonlinear Least Squares）是一种常见的优化问题，用于拟合非线性模型到观测数据中。在R语言中，我们可以使用不同的方法和函数来解决这个问题。本文将介绍如何使用R语言来实现非线性最小乘问题的求解，并提供相应的源代码。

首先，我们需要安装并加载必要的R包。在这个例子中，我们将使用minpack.lm包，它提供了非线性最小乘问题的求解函数。

# 安装和加载 minpack.lm 包
install.packages("minpack.lm")
library(minpack.lm)

接下来，我们需要定义一个非线性模型函数，该函数将作为我们要拟合的目标模型。在这个例子中，我们使用了一个简单的非线性模型函数，具体如下：

# 非线性模型函数
model_function <- function(x, a, b, c) {
  a * exp(-b * x) + c
}

在这个函数中，x是自变量，a、b和c是待估计的参数。你可以根据你的实际情况修改这个函数。

接下来，我们需要准备观测数据。在这个例子中，我们使用了一组人工生成的数据作为示例：

# 生成观测数据
set.seed(123)  # 设置随机种子以保证可复现性
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