检索R中指数方程中预测函数使用的公式

Question

我不知道如何从线性模型的predict函数重建结果和公式。当在ggplot geom_smooth(method='lm'，formula，y~exp(x((中使用这些数据时，我也得到了相同的结果。

以下是的一些样本数据

x=c(1,10,100,1000,10000,100000,1000000,3000000)
y=c(1,1,10,15,20,30,40,60)

我想使用指数函数，所以(暂时忽略我记录的x值，因为exp((对于非常大的值失败(：

model = lm( y ~ exp(log10(x)))
mypred = predict(model)
plot(log(x),mypred)

我试过

lm_coef <- coef(model)
plot(log10(x),lm_coef[1]*exp(-lm_coef[2]*x))

然而，这给了我一个递减的指数，而不是递增的我的目标是提取指数函数的方程，这样我就可以在另一个上下文中重用系数。predict((使用了什么方程？有没有办法看到它？

Answer 1

我做了一些类似的事情

Df<-data.frame(x=c(1,10,100,1000,10000,100000,1000000,3000000),
y=c(1,1,10,15,20,30,40,60))

model<-lm(data = Df, formula = y~log(x))
predict(model)
plot(log(Df$x),predict(model))
summary(model)

你得到的相关输出是：

Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept)  -6.0700     4.7262  -1.284 0.246386    
log(x)        3.5651     0.5035   7.081 0.000398 ***
---

因此，您的方程式为3.5651*log(x(-6.0700