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Rのロジスティック成長曲線を近似する最も簡単な方法は何ですか?
これは、明確にするために、カテゴリ変数を予測するために回帰を使用するという意味でロジスティック回帰について話していないので、Googleにとって他のことほど簡単ではありません。 ロジスティック成長曲線を特定のデータポイントに適合させることについて話しています。具体的には、は1958年から2012年までの特定の年であり、は年の11月の推定CO2 ppm(二酸化炭素の百万分の1)です。y xバツxxyyyバツバツx 今は加速していますが、ある時点で横ばいになります。ロジスティックカーブが必要です。 これを行う比較的簡単な方法はまだ見つかりませんでした。

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シグモイド曲線の直線部分の勾配の推定
私はこの仕事を与えられて困惑しました。同僚から、次のグラフのとx l o w e rを推定するように依頼されました。xupperxupperx_{upper}xlowerxlowerx_{lower} 曲線は実際には累積分布であり、xはある種の測定値です。彼は、累積関数が直線になり始め、直線から逸脱したときのxの対応する値を知りたいと思っています。 微分を使用してポイントの勾配を見つけることができることは理解していますが、直線をいつ呼び出すことができるかを判断する方法がわかりません。いくつかの既存のアプローチ/文学への少しのナッジは非常に高く評価されます。 この種の調査で関連するパッケージや例を知っていたら、Rも知っています。 どうもありがとう。 更新 Floundererのおかげで、作業をさらに拡張し、フレームワークを設定し、あちこちでパラメーターをいじくり回すことができました。学習目的のために、ここに私の現在のコードとグラフィック出力があります。 library(ESPRESSO) x <- skew.rnorm(800, 150, 5, 3) x <- sort(x) meanX <- mean(x) sdX <- sd(x) stdX <- (x-meanX)/sdX y <- pnorm(stdX) par(mfrow=c(2,2), mai=c(1,1,0.3,0.3)) hist(x, col="#03718750", border="white", main="") nq <- diff(y)/diff(x) plot.ts(nq, col="#6dc03480") log.nq <- log(nq) low <- …
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