問題タブ [nlme]

gnls 関数を使用して、ロジスティック成長曲線をいくつかのデータに当てはめようとしています。

データ：

コード：

これにより、次のエラー メッセージが表示されます。

0.1に増やすと問題が解決するといういくつかの場所を読みましたが、nlsTols最大 100 桁ずつ増やしてみましたが、同じエラーが発生します。

私も増やしてみtoleranceましたが、役に立ちませんでした。

誰でもこれに対する解決策を見ることができますか?

治療ごとにグループ化された多数のデータセットに曲線を当てはめたいと思います。これは nlslist で非常にうまく機能していましたが、ここでパラメーターに上限を導入したいと思います。

境界の導入は、各グループを nls で個別に適合させると非常にうまく機能しますが、nlslist で作業をスピードアップしたい場合 (もっと多くのデータセットがあります) にはうまくいきません。

これを解決する方法を教えてください。

私のデータセットの例:

DF1

このデータセットを nls のみで適合させようとするとうまくいきます。

フィットミネラル

しかし、nlslist で何かを結合しようとすると、うまくいきません:

エラーメッセージ：

gnlsでモデル (パッケージnlme)を実行しようとしていますが、Rエラー メッセージのトラブルシューティングを行っています。これまでの私のモデルは次のとおりです。

エラーが発生しました：step halving factor reduced below minimum in NLS step

の値nlsTolを 1000 まで増加させようとしましたが、同じ問題が発生します。

SSlogis以前に、 in を使用しnlsて開始パラメーター値を生成することと同様の問題を解決しました。Log13.5_gnlsこれらの値は、係数がここでの開始値であるモデルに通知されます。と の推定値は、ログに記録された形式の問題で線形回帰を使用v0しv1た解から得られるため、妥当であると予想していました。

Data.frame:

これを解決する方法について何か考えはありますか？

パッケージで使用gnlsして、ロジスティック成長モデルをRに適合させようとしています。nlme

私は以前にモデルをうまく適合させました：

ただし、モデルに適合しないように制約したいbので、2 番目のモデルを適合させてみました。

このモデルは次のエラーを返しました:

エラーを検索すると、問題がモデルの対称性によって引き起こされていることが示唆され、特定の問題の解決策には、さまざまなパラメーターを使用して式を適応させることが含まれます。残念ながら、私の統計的知識は、a) 問題を完全に理解するか、b) 式を自分で適応させるのに十分ではありません。

警告メッセージ (全部で 15 ありましたが、すべて同じです) については、モデルのこのセクションが単独で機能するため (例の数字を使用)、なぜそれらが発生するのかわかりません。

これらのクエリのいずれかに関するヘルプをいただければ幸いです。

微分方程式に nlme パッケージを使用しようとしていて、コードを機能させるのに苦労しました。nlmeODE パッケージがあることは承知していますが、使用を避けたいと思っていました。nlme または nlmer を desolve パッケージと組み合わせたサンプルコードを誰かが知っているかどうか疑問に思っていましたか?

だから私は問題を解決することができました：

lme()1 つの固定効果と 1 つのランダム切片項 (異なるグループを説明するため) を持つ線形混合効果モデル (R の nlme パッケージの関数で実行) を使用しています。モデルは次のように指定された 3 次多項式モデルです (以下のアドバイスに従います)。

いくつかの例のデータのみ:

関数を使用して適合値をプロットしたいと思いpredictます (iv の値はデータセット内で連続していないため、適合曲線の外観/滑らかさを改善したいと考えています)。

単純な lme モデル (多項式なし) から予測値をプロットする方法に関するオンラインの例を使用して (ここを参照してください: lme fitおよびhttp://glmm.wikidot.com/faqから予測バンドを抽出します)、予測された「母集団」をプロットできます。 ' は、次のコードを使用して多項式を使用しない lme を意味します。

このコードを次のように拡張したいと思います。1) グループ内予測線と平均母集団値をプロットし、2) lme の予測「母集団」曲線と「グループ内」曲線をプロットするためにコードを適応させる方法を決定します。多項式 (つまり、上記のモデル M1)。

グループ予測の取得: 以下のコードを使用して、グループの予測値のセットを 1 つ取得できますが、各グループの線と母集団の平均をプロットしたいと思います。サンプル データの場合、方法がわかりません。 2 つのグループ ラインの予測値を抽出できますか?

また、元の iv 値の数よりも多くの値を予測する場合 (たとえば、不規則なデータがある場合)、これは機能しません。行数が異なるため、以下は明らかに機能しませんが、構文に苦労しています。

多項式モデルの場合: poly(iv,3) を new.dat データ フレームに組み込んで予測関数にフィードする方法がわかりません。

これらの2つの目標を達成する方法についてのアドバイスは、私がしばらく喜びを感じずにこれを理解しようとしてきたため、非常に高く評価されます(可能であれば、ggplotよりも基本グラフィックを使用したいと思います)。ありがとう！

関数を使用しlmeて、約 470K の観測値と約 40 の変数を持つ大規模なデータ セットにモデルを当てはめました。このフィットのサイズ ( object.size(fit)) は 300 Mb に近く、サーバーに格納するのは現実的ではありません。目標は、ユーザーがnewdata(最大 500 の観測値を持つ) を対話的に定義し、呼び出しpredict(fit, newdata, level = 0, na.action = na.omit)て予測値を出力できるようにすることです。fit問題は、サーバー内の限られたストレージ スペース のサイズをどのように縮小できるかということです。

この投稿ですでにいくつかの方法を試しましたが、実際に必要なサイズまで縮小されません。

何か考えはありますか？ありがとう！

R v.3.0.2lmeのパッケージから -model を実行しています。nlmeでモデル推定値を抽出しようとしてpredict.lmeいますが、エラーが返されます。エラーを再現するコードは次のとおりです。

データは次のとおりです。

データは、それぞれ 2 つのレベル (mor、eve) と変量効果を持つ 2 つの要因 (Ka、La) です。4 レベルのデータ、つまり Ka,mor の推定値を抽出しようとしています。カ、イブ; La,mor ; ラ、イブ。

最初は別の文脈で CV に問い合わせたのですが、ここで勧められました。