Попытка приспособить сигмоидную функцию к моим данным с помощью SSlogis

Question

Я пытаюсь подогнать модель под свои данные. Взаимосвязь между переменными кажется сигмовидной кривой.

Я использую SSlogis следующим образом:

fit <- nls(y ~ SSlogis(x, Asym, xmid, scal), data = f)
summary(fit)

Делая это, я получаю коэффициенты:

Nonlinear regression model
  model: y ~ SSlogis(x, Asym, xmid, scal)
   data: f
  Asym   xmid   scal 
 2.248  4.997 -2.025

Некоторые вопросы:

1) Иногда я получаю эту ошибку и не знаю, как ее решить:

Error in nls(y ~ 1/(1 + exp((xmid - x)/scal)), data = xy, start = list(xmid = aux[1L],  : 
  step factor 0.000488281 reduced below 'minFactor' of 0.000976562

2) Достаточны ли коэффициенты, предоставленные SSlogis, чтобы соответствовать моим данным с помощью логистического уравнения. Я видел, что некоторые люди передают коэффициенты другому уравнению. Если я только хочу уместить линию, чтобы делать прогнозы с помощью прототипной логистической функции, разве недостаточно с результатом моей нелинейной регрессии?

3) Моя зависимая переменная является дискретной переменной. Есть ли какие-то ограничения на это, когда дело доходит до соответствия логистической функции для моделирования моих данных?

Я ценю ваши комментарии.