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nls関数は通常、次のように機能します。

 x <- 1:10
 y <- 2*x + 3                            # perfect fit
 yeps <- y + rnorm(length(y), sd = 0.01) # added noise
 nls(yeps ~ a + b*x, start = list(a = 0.12345, b = 0.54321))#

私が使用しているモデルには多くのパラメーターがあるか、パラメーターリストに何が含まれるかが事前にわからないため、次のようなものが必要です

tmp <- function(x,p) { p["a"]+p["b"]*x }
p0 <- c(a = 0.12345, b = 0.54321)
nls(yeps ~ tmp(x,p), start = list(p=p0))

nls多くの個別のパラメーターの代わりに、式でパラメーター ベクトル引数を受け入れることができるように、関数を変更する方法を知っている人はいますか?

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次のような初期係数のベクトルを指定できます。

tmp  <- function(x, coef){
       a <- coef[1]
       b <- coef[2]
       a +b*x
     }

x <- 1:10
yeps <- y + rnorm(length(y), sd = 0.01)  # added noise
nls(yeps ~ a + b*x, start = list(a = 0.12345, b = 0.54321))#                     
nls(yeps ~ tmp(x,coef), start = list(coef = c(0.12345, 0.54321)))

Nonlinear regression model
  model:  yeps ~ tmp(x, coef) 
   data:  parent.frame() 
coef1 coef2 
    3     2 
 residual sum-of-squares: 0.0016

Number of iterations to convergence: 2 
Achieved convergence tolerance: 3.47e-08

PS:

 example(nls)

nlsで遊ぶ方法を理解するための良いスタートになるはずです。

于 2013-03-01T11:35:59.747 に答える