Exponentielles Modell als Anfang für logistisches

[Schlumpinator]

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Ich glaube jetzt habe ich es.

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fit <- nls(y ~ 18000/(1 + exp((xmid - x)/scal)),
                data = df,
                start = list(xmid=1, scal = 1))
fit

Liefert mir genau das, was ich wollte! Um das einmal zusammenzufassen: Mit der oben stehenden Regression schätze ich xmid und scal, wenn die Asymptote, gegen den die logistische Funktion konvergiert, auf y = 18000 liegt. Dazu habe ich die fehlenden Parameter der "allgemeinen" logistischen Funktion mit der Methode der nicht-linearen kleinsten Quadrate geschätzt.

Mit der Erklärung zu den Startparametern habe ich noch zu knabbern, aber da wird sich schon eine brauchbare Lektüre finden.


Vielen Dank für deine Hilfe und die Zeit die du dir genommen hast.

[Athomas]

In Deiner ursprünglichen Frage wolltest Du

...den Wendepunkt (xmed) sowie den "Maximalwert" (Asym) selbst bestimmen.

Jetzt legst Du Asym willkürlich fest - das ist ja wohl die reinste Form des Bestimmens !