是什麼啟發了這個願望清單請求？
我有一些數據，我試圖將非線性公式擬合到（在本例中為冪律），但我有在不同過程條件下生成的變體，因此有多個變量（在本例中為 2）。 理想情況下，我希望能夠生成一個能夠預測結果（y 變量）作為 x 變量和另一個“過程設置”變量的函數的方程式。 使用“分組”函數執行非線性回歸時，圖形看起來像這樣：
如果該軟件能夠“參數化”“圖例”變量，我會很高興——即能夠根據當前 x 值和當前圖例值預測 y 值。 目前它只是將它們分組，但這並不像它應該的那樣有用......
您希望看到哪些改進？
如果該軟件能夠“參數化”“圖例”變量，我會很高興——即能夠根據當前 x 值和當前圖例值預測 y 值。 目前它只是將它們分組，但這並不像它應該的那樣有用......
為什麼這個想法很重要？
在我工作的工程領域，我多次面對非線性趨勢和數據，而我不知道基礎物理原理或曲線方程。 能夠對此類數據執行“多元非線性回歸”以提取預測或描述能力將是一個巨大的優勢。
