已经数据集y,x 曲线方程ln(x-y)=ln a +a*ln x + b * ln(1-x)，怎么来估计a,b的值！

shiyiming

已经数据集为
data u;
input y  x;
cards;
0.0683         0.0030
0.1083         0.0074
0.1364         0.0636
0.1621         0.0899
0.1917         0.1063
0.2261         0.1298
0.2573         0.1467
0.2903         0.1691
0.3638         0.1708
0.4118         0.2123
0.4715         0.2494
0.4991         0.3089
0.5372         0.3352
0.5647         0.3739
0.5998         0.4382
0.6275         0.5334
0.6561         0.5779
0.6854         0.6399
0.7235         0.6859
0.7472         0.7345
0.7720         0.7407
0.7973         0.7655
0.8263         0.8405
0.8450         0.8802
0.8677         0.9229
0.8860         0.9256
0.9108         0.9544
0.9305         0.9771
0.9527         0.9815
0.9772         0.9860
1.0000         1.0000
;
run;

y是自变量，x是因变量
ln(x-y)=ln a +a*ln x + b * ln(1-x)

怎么用ＳＡＳ来估计a,b的值！求各位大侠帮忙

shiyiming

本来是指数函数，我转化成了这样！好弄一点，弄成曲线拟合参数

shiyiming

Try non-linear regression. The initial values for a and b could be arbitary if those parameters are not sensitive to the model.
proc nlin data=u;
  parameters  a=1 b=1;
  model y=x-exp(log(a)+a*log(x)+b*log(1-x));
run;

shiyiming

data ads;
input y x;
z=log(x-y);
xln=log(x);
x1ln=log(1-x);
cards;
0.0683 0.0030
0.1083 0.0074
0.1364 0.0636
0.1621 0.0899
0.1917 0.1063
0.2261 0.1298
0.2573 0.1467
0.2903 0.1691
0.3638 0.1708
0.4118 0.2123
0.4715 0.2494
0.4991 0.3089
0.5372 0.3352
0.5647 0.3739
0.5998 0.4382
0.6275 0.5334
0.6561 0.5779
0.6854 0.6399
0.7235 0.6859
0.7472 0.7345
0.7720 0.7407
0.7973 0.7655
0.8263 0.8405
0.8450 0.8802
0.8677 0.9229
0.8860 0.9256
0.9108 0.9544
0.9305 0.9771
0.9527 0.9815
0.9772 0.9860
1.0000 1.0000
;
run;

proc nlin data=ads;
parms a=2 b=2;
model z=log(a)+a*xln+b*x1ln;
der.a=1/a+xln;
der.b=x1ln;
run;