問題タブ [non-linear-regression]

私はデータフレームを持っていますdf（以下を参照）

データセットに基づいて非線形回帰 (nls) を作成しました。

次に、この関数のブートストラップを計算して、複数のパラメーター セット (A、B、および k) を取得しました。

ここで、中央値曲線と、ブートストラップ オブジェクトから計算された信頼区間の上限曲線と下限曲線を 1 つの ggplot2 で一緒にプロットしたいと考えています。各曲線のパラメータ (A、B、および K) は に含まれていBoo_Gamma$bootCIます。誰かがそれを手伝ってくれますか？前もって感謝します。

R でデータの非線形回帰を計算しようとしています。適切な数式とパラメーター値を見つけるのに苦労しています。

私のデータは次のようになります。

私は nls および nlrq 関数を使用してきましたが、これは適切であると信じていますが、指定した数式は適切ではないと思います。指数関数的減衰関数y ~ ab^xとを試しましたy ~ c + a*b^xが、結果の回帰直線はまったく正しくありません。

残念ながら、どの式が適切かはわかりません。非線形回帰をフィッティングするためのチュートリアルをいくつか実行しましたが、それらはすべて、データセットに適していると思われる初期式から始まりました。ここでのガイダンスは大歓迎です。特に、誰かが最初に数式を推奨できる場合はなおさらです。

データのサブセット:

y ~ c + a*b^x次の実装で使用すると：

次のようになります。

複数の行をプロットするように見える理由がわかりません。

よろしくお願いいたします。

フィードバックに基づいて、次のコードを使用して回帰をプロットしてみました。

結果は次のとおりです。

これは実際の回帰直線のように見えますが、曲線の傾きから、数式またはパラメーターがデータに適切でない可能性があることがわかります。

Matlabの関数を使用して、nlinfit持っているデータ セットに最適な線をプロットしています。私が使用している関数はf = @(a, b) 1 - exp(-(x/a)^b). ほとんどのデータセットではこれで問題なく動作しますが、一部のグラフはかなりずれており、次の警告が表示されます。

警告:
解のヤコビアンは悪条件であり、一部のモデル パラメーターは適切に推定されない可能性があります (それらは識別できません)。予測を行う際は注意してください。

私は通常、おおまかに を持っていることを発見しましたがa=5, b=5、不適切な適合ではまたはnlinfitを与えます。以下にグラフとデータポイントを含めました。 a=0, b=-0.02a=4.6, b=174

何が問題なのですか?!

トリリニアモデルを当てはめました

細菌生存データへ

OLS フィットを使用してnls:

survivalcurve1$N = (10^survivalcurve1$LOG10N)エラー構造が近似ポアソンになることを考慮して、元の (対数変換されていない) セル nrs (この場合は ) の最尤法を使用してそのモデルを適合させることができるかどうか疑問に思っていましたか? これはおそらくbbmle'sを使用して実行できmle2ますか? もしそうなら、正しい構文は何でしょうか?

編集：私は試してみました

と

私にくれます

ただし、予測をプロットして動作させることができませんでした:

これは私にエラーを与えたので

何かご意見は？mle2また、ポアソンフィットがそれよりも優れているかどうかはどうすればわかりnlsますか? （AICはスケールの違いで比較できないため）

PSgeeraerdモデルも問題ありません。