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モデルの非線形性と標準誤差帯域による制限された 3 次スプラインを含む回帰の予測線をプロットしたいと思います。予測されたポイントを取得できますが、線とエラー バンドをプロットするかどうかはわかりません。ggplot が推奨されますが、ベース グラフィックスでも問題ありません。ありがとう。

ドキュメントの例を次に示します。

モデルの予測値のプロット:

関数を使用してnlsLM、非線形回帰を当てはめています。nlsLMモデル オブジェクトから帽子の値とクックの距離を抽出するにはどうすればよいですか?

nlsまたは関数を使用して作成されたオブジェクトを使用してnlreg、観測値のハット値とクック距離を抽出する方法は知っていますが、 を使用してそれらを取得する方法がわかりませんnslLM。

誰でもこれについて私を助けることができますか? ありがとう！

(2 次元) 線分のセットがあります。線分に平行な 2 次曲線を当てはめたいと思います。f(x,y) = ax^2 + b xy + cy^2 + dx + ey + f = 0 のような暗黙の関数を使用してこれを行いたいと思います。また、曲線がで開始する必要があるため、f を決定することができます。

これまでに試したことは次のとおりです。線分に垂直な線を計算しました。次に、線のグラデーションに垂直な曲線の交点にグラデーションを設定したいと思います（したがって、線分に等しくなります）。残念ながら、2 つの問題があります。1) 2 つの解 (交点) があるかもしれません。2) f の係数がわからない限り、交点はわかりません。最終的に、解き方がわからない非線形方程式系が得られます。

ここまでは、線形方程式系を解くために特異値分解を使用しました。

最初の X が 36 個の機能である一連の機能 X から変数 y を予測しようとしています。これに関して 2 つの質問があります。

1. 多項式機能の作成中にブール属性 (0,1) を処理する方法は? たとえば、それらを二乗しても意味がありません。

私がこれまでに持っているコード:

2. 多項式回帰の特徴選択を行う方法は? 36 個の変数に対して次数 2 の多項式機能を作成すると、X のサイズが大幅に増加するためです。たとえば、MSE に基づいて最適なモデルを返す選択を実行する方法はありますか?

予測/適合値を取得するために次を実行しています:

ただし、これは私に単一の値しか与えません。すべての予測値を取得するにはどうすればよいですか?

1. DRC パッケージの曲線がプロットに正しくフィットしない
2. Broken = TRUE グラフィカル パラメータがプロットの外に表示される
3. type = "confidence" を適用するとエラーが発生する

こんにちは、みんな、

R パッケージの DRC で drm をプロットするのに問題があります。

私のデータは 3 つの変数で構成されています。濃度 (mg/L でのアッセイで使用される化合物の濃度の数値ベクトル)、除草剤 (化合物の種類の文字ベクトル)、阻害 (試験処理ごとの阻害の数値ベクトル)。

用量反応曲線は正常に機能し、個々のプロットとモデルは機能します。

問題は、化合物のうちの 2 つの曲線が、その除草剤の最大阻害を超え続けていることです。

y 軸を再スケーリングしましたが、問題は解決しません。

データフレームを再編成して、代わりに別の除草剤が一番上になるように (つまり、A または B の代わりに D または E)、継続する不適切な曲線が最初の 2 つの除草剤に影響を与えるようにしました。

前もって感謝します！

私のコードを以下に示します。エラー (Q 3) は最後の行です。

編集、マイデータ:

scikit Learnで多項式回帰を行い、係数を解釈しようとしています。しかし、どういうわけか、scikit は出力をフォーマットしません。したがって、次のようになります。

係数を作成した機能にどのようにマッピングできますか? 私がこれまでに持っているコード:

どうも！

私はRを初めて使用し、非線形モデルを一部のデータに適合させようとしましたが、失敗しました。最後に、Excel に多項式トレンドラインを追加し、取得した関数をプロットしようとしました。何らかの理由で関数が R のデータに適合しません。単純な geom_smooth を試しましたが、「かさばる」線が得られました。滑らかなもの。1 つのプロットに 6 つのサンプルがあります。Excel で取得した関数とそれをプロットしようとした試みを含む、そのうちの 1 つのデータを次に示します。より良い方法があると確信しています-出力でフィットの関数も取得する必要があります。

私の従属変数は、言う2列の行列です(y1,y2)。そして、 と という 3 つの独立変数がx1, x2ありx3ます。でこれに対して多変量非線形回帰を実行したいと思いRます。それを行う方法はありますか？たとえば、多変量線形回帰は次のようになります。

しかし、の非線形最小二乗回帰のためにそれを行う方法は、ベクトル回帰をサポートしている可能性があります。

私の非線形混合効果モデルは、体重 ( bm) を に回帰させageます。broodは 内にネストされていると考えたいのですyearが、ひなはデータセットにある 7 年のうちの 1 年にしか発生しないため、 と のランダム効果は交差する必要がありますyear。brood

Pinheiro & Bates (2000): 'Mixed-Effects Models in S and S-plus' ( http://link.springer.com/book/10.1007%2Fb98882 ) には、ランダム効果が交差した例が 1 つあります。細胞培養バイオアッセイのモデルを使用して固定効果を表し、3 つの変量効果を使用してブロック、行、および列効果を説明します。最後の 2 つの変量効果はブロック内にネストされていますが、互いに交差しています。これは次のように実装されます (p. 163 - 165):

彼らの例は線形混合モデルですが、構文は非線形混合モデルでも機能するはずです。したがって、私は自分のモデルで次のことを試しました（ただし、ネストされた効果が共変量の後にある必要がある理由はわかりません-1）：

しかし、この構文は R をフリーズさせるため、間違っているようです (エラー メッセージすら表示されず、R はもはや応答しないため、強制的に R を終了する必要があります)。入れ子構造と交差構造を実現するためのヒントをいただければ幸いnlmeです。

これが私のデータの構造であり、その下に前の R コードがあります。