nls(formula, data, start)
其中：
- formula是描述非线性模型的公式。
- data是包含数据的数据框。
- start是包含初始参数值的列表。
以下是一个简单的非线性最小二乘拟合的例子：
# 生成带有噪声的数据
set.seed(123)
x <- seq(0, 10, length.out = 100)
y <- 2 * sin(1.5 * x) + rnorm(100, mean = 0, sd = 0.5)
# 定义非线性模型
nonlinear_model <- nls(y ~ a * sin(b * x), data = data.frame(x, y), start = list(a = 1, b = 1))
# 显示拟合结果
summary(nonlinear_model)
# 绘制拟合曲线和原始数据
plot(x, y, main = "Nonlinear Least Squares Fit", xlab = "x", ylab = "y")
lines(x, predict(nonlinear_model), col = "red")
在上述例子中，我们生成了带有噪声的正弦函数数据，然后使用nls函数拟合了一个非线性模型，其中模型为 y ~ a * sin(b * x)。最后，我们绘制了拟合曲线和原始数据。
确保根据你的实际数据和问题调整非线性模型的公式，并提供合适的初始参数值。非线性最小二乘拟合通常需要一些领域知识和尝试来调整模型以达到最佳拟合。
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