Multiple не линейной регрессии в R программе

Question

Я пытаюсь использовать модель логистической формы

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

для кратных не линейной регрессии в R, Зависимая переменная Y является строка, состоящая из примерно 500 значений и там 33 независимых переменных X1, X2, X3.....X33

Я читаю мои данные из файла EXCEL:

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

который населяет R с моими данными. Я выполнил линейную регрессию с функцией ого(), используя вход:

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

, который работал прекрасно, и теперь я пытаюсь использовать самозапускающийся логистическую функцию вида:

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

для нелинейного регрессии; однако, похоже, я не применяю эту функцию должным образом. Таким образом, мой вопрос заключается в том, как использовать эту функцию для выполнения нескольких нелинейных регрессионных анализов для моего набора данных? Спасибо за любую помощь, которую вы можете предоставить.

Answer 1

Вы просто выбираете тип модели при выполнении регрессии. Следующие коды должны помочь. (Я использовал онлайн набор данных, например)

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

Затем вы можете использовать следующий код, чтобы получить более подробную информацию о модели

fit 
    fit$resample 
    fit$results 
    fit$finalModel