Statistics R-拟合数据中的指数增长函数

我有以下数据：

> x = 1:40
> y =
 5    6   28   30   31   34   39   48   63   70   82   91  107  112  127  146  171  198  258  334  403  497  571  657  730  883 1024 1139
1329 1635 2059 2545 3105 3684 4289 4778 5351 5916 6729 7600

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我怎样才能算出这个图在R中的指数函数（包括系数和常数）？

在你的帖子中，y只有38个值，所以我基本上假设x是1:38。如果

y=exp（ax+b）

，则可以将其更改为

log（y）=ax+b

，并拟合线性模型。以下各项适用于正确的值：

x = 1:38
y = c(5, 6, 28, 30, 31, 34, 39, 48, 63, 70, 82, 91, 107, 112, 127, 
146, 171, 198, 258, 334, 403, 497, 571, 657, 730, 883, 1024, 
1635, 2059, 2545, 3105, 3684, 4289, 4778, 5351, 5916, 6729, 7600
)

fit = lm(log(y) ~ x)
plot(x,y)
lines(x,exp(fitted(fit)),col="blue")

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非常感谢。我使用了上述方法，得到了拟合模型的摘要，并使用反日志获得了a和b的值。哦，是的，对不起，我忘了提到这一点。我们如何使用上述方法提前10天预测病例，并将其包括在图表中？