我创建了一个数据集，以更好地理解一个方程，并将其应用于预测行为。
方程为y = 10/（1+k*（（x/t）^s））。
为了创建数据集并查看它是否正常工作，我执行了以下操作：

# creating the floor function f(x)
f = function(x) {
  10/(1+1.5*(floor((x/2.5)^0.7)))
}

# specifying the domain of f(x)
x = seq(0, 100, length.out = 50) # x contains 50 points between 0 and 100

library(ggplot2)
# creating a data frame that contains x and f(x)
dat = data.frame(x = x, y = f(x))
p = ggplot(dat, aes(x = x, y = y)) + 
  geom_step() # geom_step creates a stairs plot
p

# adding points to the plot
p + geom_point()

然后，我想使用以下函数检查此数据集的回归分析：

#See the regression

# imports library
library(minpack.lm)

start_values <- c(k=1, s=0.3, t=2)
fit <- nls(dat$y ~ 10/(1+k*(floor((dat$x/t)^s))),
           data = dat,
           algorithm = "port",
        start = start_values,
        control = nls.control(maxiter = 1000))
summary(fit)

但我得到以下错误：
nlsModel（formula，mf，start，wts，upper，scaleOffset = scOff，：初始参数估计的奇异梯度矩阵
我该怎么做才能避免呢？或者我应该进行哪种分析？我不是统计Maven。
谢谢你的帮助！