有什么方法可以让我的 nls 在进行非线性拟合时具有 0 残差误差吗？我的数据中有一些情况，其中拟合应该有 0 错误，但 nls 总是失败并吐出错误。
谁能告诉我：
- 如何测试这是否是 nls 吐出的错误？
- 如何允许 0 错误情况？ （完美契合）
这是我的 nls 电话：
fit <- nls(y ~ ifelse(g, m1 * (x - x0) + y0, m2 * (x - x0) + y0),
start = c(m1 = -1, m2 = 1, y0 = 0, x0 = split),
algorithm = "port",
lower = c(m1 = -Inf, m2 = -Inf, y0 = -Inf, x0 = split),
upper = c(m1 = Inf, m2 = Inf, y0 = Inf, x0 = (split+1)),
data=data.frame(x,y))
As 提及 https://stackoverflow.com/questions/7127940/r-script-nls-not-working/7128102#7128102在之前的回答中，?nls 明确指出你不应该使用nls对于 0 错误数据。要直接引用您正在使用的函数的帮助文件：
不要对人工“零残差”数据使用 nls。
nls 函数使用相对偏移收敛准则
比较当前参数估计的数值不精确性
到残差平方和。这对表单数据表现良好
y = f(x, θ) + eps
（var(eps) > 0）。它未能表明数据的收敛性
形式
y = f(x, θ)
因为该标准相当于比较两个组成部分
舍入误差。如果您想在人工数据上测试 nls，请添加
噪声分量，如下例所示。
一个潜在危险的选择是使用warnOnly = TRUE强迫nls在收敛之前返回，仅发出警告（无错误）：
x <- -(1:100)/10
y <- 100 + 10 * exp(x / 2)
nlmod <- nls(y ~ Const + A * exp(B * x),control = nls.control(warnOnly = TRUE))
上面的例子也几乎直接取自?nls.
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