Подгонка логистических данных роста с помощью R

В настоящее время я приспосабливаю мои данные с экспоненциальной функцией:

Index = exp(a + b * Age + c * SaleType + d * Age * SaleType + e * miles)

Но похоже, что я слишком хорошо подхожу своим данным в начале, недостаточно подхожу в середине, и я в порядке в конце. Можно ли использовать S-образную кривую, чтобы Y медленно опускался в начале X, затем круто в середине, затем медленно в конце?

Данные представляют собой цену продажи автомобиля по сравнению с его стоимостью. Цена не будет снижаться много в первые два года нового автомобиля, то цена падает много в последующие 7-8 лет, то цена снижается медленнее после 10-го года.

Я хотел бы соответствовать нелинейной логистической функции:

f(x) = L/(1 + exp(-kx))

Может ли кто-нибудь помочь мне с этой проблемой? Я думаю, что это может быть сделано R с помощью nls (). Можно ли поместить несколько переменных вместо одного x? И как установить начальную начальную точку?

1 ответ

  1. Я столкнулся с подобной проблемой и только что опубликовал сообщение об этом. Не легко приспосабливать логистическую модель из-за non-выпуклости своей функции цены. Вы можете попробовать эту кривую f (x) = x/sqrt ((1+x^2)). Пожалуйста, смотрите этот пост для решения http://rpubs.com/vodonenko/sigm_gd