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助けてください。以下を使用して、かなり適切な非線形回帰曲線をデータに適合させることができました。

model2 <- nls(urine~a*(1-exp(-c*water)), data = eagle, start = list(a=550, c=0.00385))

次に、次を使用してプロットを生成します。

av <- seq(0,1200, 0.5)
bv <- predict (model2, data=eagle, list(water=av))
plot (urine~water, data = eagle)
lines (av,bv)

95% 信頼区間の上限と下限に点線を引きたいと思います。線形回帰分析のコードを書くことはできましたが、現在の非線形回帰に苦労しています。次のコード:

a <- predict (model2, newdata=data.frame(water=av), interval="confidence")

線形回帰の場合、これにより、fit、lwr、upr の 3 つの列を持つデータフレームが得られます。私の非線形回帰では、何もできない数値のリストが表示されます。助言がありますか？非線形回帰の上限線と信頼線を取得する簡単な方法はありますか?

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se.fit は明らかに動作していません。R の非線形回帰に信頼区間を適合させることの難しさについて議論しているフォーラムがたくさん見つかりました。一日中インターネットを検索して頭をぶつけた後、私はついに非常に役立つ式を見つけました。それがどのように機能するかは100％わかりませんが、機能するので、これを行う必要がある他の人のためです...

http://www.r-bloggers.com/predictnls-part-1-monte-carlo-simulation-confidence-intervals-for-nls-models/

一連の x 値に基づいて予測値の統計表を作成したら、出力の 6 列目と 7 列目にある lwr と upr の CI 値データにアクセスして、そのようにプロットできます。

于 2015-03-05T17:24:25.437 に答える