Ajustando um modelo exponencial aos dados

Eu tenho 2 variáveis, ambas da classe "numérico":

> head(y)
[1] 0.4651804 0.6185849 0.3766175 0.5489810 0.3695258 0.4002567
> head(x)
[1] 59.32820 68.46436 80.76974 132.90824 216.75995 153.25551

Plotei-os e agora gostaria de ajustar um modelo exponencial aos dados (e adicioná-lo ao gráfico), mas não consigo encontrar nenhuma informação sobre o ajuste de modelos para dados multivariados no R! Somente para unificar dados, alguém pode ajudar? Nem sei por onde começar ... Obrigado!

Não tenho muita certeza do que você está perguntando, porque sua linguagem está errada. Mas, supondo que suas variáveis ​​não sejam independentes umas das outras (se fossem, não haverá relação a encontrar), tentarei. Se xé sua variável independente (ou preditora) e ysua variável dependente (ou resposta), isso deve funcionar.

# generate data
beta <- 0.05
n <- 100
temp <- data.frame(y = exp(beta * seq(n)) + rnorm(n), x = seq(n))

# plot data
plot(temp$x, temp$y)

# fit non-linear model
mod <- nls(y ~ exp(a + b * x), data = temp, start = list(a = 0, b = 0))

# add fitted curve
lines(temp$x, predict(mod, list(x = temp$x)))