Пристосування експоненціальної моделі до даних

У мене є дві змінні, обидві з класу "числові":

> head(y)
[1] 0.4651804 0.6185849 0.3766175 0.5489810 0.3695258 0.4002567
> head(x)
[1] 59.32820 68.46436 80.76974 132.90824 216.75995 153.25551

Я побудував їх, і тепер я хотів би встановити експоненціальну модель до даних (і додати її до графіку), але не можу знайти жодної інформації про примірні моделі для багатовимірних даних у R! Тільки для однозначних даних може хтось допомогти? Я навіть не знаю, з чого почати ... Дякую!

Я не зовсім впевнений, про що ви просите, тому що у вас вийшов ланг. Але якщо припустити, що ваші змінні не залежать одна від одної (якщо вони були, то вони не мають відношення до пошуку), я спробую. Якщо xваша незалежна (або передбачувальна) змінна і yваша залежна (або відповідь) змінна, то це має працювати.

# generate data
beta <- 0.05
n <- 100
temp <- data.frame(y = exp(beta * seq(n)) + rnorm(n), x = seq(n))

# plot data
plot(temp$x, temp$y)

# fit non-linear model
mod <- nls(y ~ exp(a + b * x), data = temp, start = list(a = 0, b = 0))

# add fitted curve
lines(temp$x, predict(mod, list(x = temp$x)))