调用nls()报‘step factor低于minFactor’错误，但geom_smooth()可拟合曲线

• 核心问题：你在直接调用nls()时写反了公式的自变量和因变量
  ggplot的geom_smooth里用的是y ~ Asym/(1+exp((xmid-x)/scal))，对应wei（体重）是因变量y，age（年龄）是自变量x，符合数据趋势（年龄越大体重越趋近饱和）；但你写的nls()公式是age ~ Asym/(1+exp((xmid-wei)/scal))，强行把age当因变量、wei当自变量，完全违背数据规律，导致迭代无法收敛。

• 修正后的代码：

library(ggplot2)
library(data.table)

fil_dat <- as.data.table(list(
  wei = c(3.1000, 5.9500, 6.3800, 11.4540, 15.6413, 16.9321, 19.3580, 18.8071, 20.0017, 20.5871, 20.9078, 21.6712),
  age = c(7, 14, 21, 28, 35, 42, 49, 56, 63, 70, 77, 84)
))

# 保留正确的ggplot拟合代码
ggplot(data = fil_dat , aes(x = age , y = wei)) +
  geom_point() +
  geom_smooth(aes(group = NULL), 
               method = "nls", se = F, 
               formula = y ~ Asym/(1+exp((xmid-x)/scal)), 
               method.args = list(start = list(Asym = 30 , xmid = 5 , scal = 5)))

# 修正nls公式，与ggplot保持一致，同时优化初始值（可选，但更稳定）
model <- nls(formula = wei ~ Asym/(1+exp((xmid-age)/scal)), 
             data = fil_dat, 
             start = list(Asym = 22, xmid = 30, scal = 10))

# 查看拟合参数
summary(model)

• 补充说明：
  如果你确实需要用wei预测age，不能用逻辑斯蒂模型——你的数据中age随wei是单调递增且无明显饱和趋势的，逻辑斯蒂的S型曲线完全不匹配这种关系，建议换用线性模型或对数模型。但从你的ggplot代码来看，需求是拟合体重随年龄的生长曲线，修正公式即可解决收敛问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者BartekT