> x <- 1:20
> y <- 3*x^2+ 30*rnorm(20)
> plot(x,y)
> fit <- nls(y ~ a*x^b, start = list(a=2, b= 1.5))
> lines(seq(1, 20, by = 0.1), predict(fit, data.frame(x=seq(1, 20, by = 0.1))))
> fit
Nonlinear regression model
  model:  y ~ a * x^b
   data:  parent.frame()
    a     b
3.366 1.963
residual sum-of-squares: 16158

Number of iterations to convergence: 6
Achieved convergence tolerance: 4.238e-07

不懂前三行命令是在干什么，有x，y数据，不是就直接fit<-nls(y~a*x^b)吗？

前面几行只是用来产生x和y的，如果你已经有x，y了，直接nls就可以了。

大神！如果幂函数拟合时出现singular gradient，怎么办