問題タブ [nonlinear-functions]

実際のデータに適合させようとしている既知のモデルがあります。

nlinfit を使用すると、関数が Inf の値を返していることがわかります。コードを調べてみると、フィットの 2 回目の反復で、2 番目のベータ項が過剰に補償されて -80 に低下していることがわかりました。の値が非常に大きい場合x(:,2)、 のすべての値に対してゼロ除算が行われますx。

これを防ぐために設定できるオプションはありますか? ドキュメントを読みましたが、すべてのオプションが実際に何をするのかよくわかりません。

問題: 非線形方程式で複数の既知の値に対して未知数を解くことができない

(I) は不明で、(v) は既知の値で、残りは定数です
。vの 1 つの値についてこれを解くことができます。
（2）同様に、定数（Rs、Io、Il、Rsh、a）が8760行91列の異なるデータフレームにある場合、（I）をどのように解決しますか？

いくつかのデータがあり、R を使用してそれらをプロットに描画します。その後、そのデータについて黄土関数を描画します。コードは次のとおりです。

これが私のプロットのイメージです:

この回帰の関数を取得するにはどうすればよいですか? 例: responseTime = 68 + 45 * ユーザー。

ありがとう。

最小二乗法でデータを非線形関数に当てはめるのに助けが必要です。データが与えられた場合、次の方程式がある場合、どうすればよいですか?

f(x) = 20 + ax + b*e^(c*2x)

だから私はa、b、cを見つけたい。それが製品であれば、関数全体に自然対数を適用して関数を線形化しますが、この場合はそれができないようです。

ありがとう

変数siteによってクラスター化された時間を表す独立変数xを持つ従属変数wがあります。さらに、3 つの期間 (t1 と t2 で区切られた) に沿った 3 つの異なる期間に対応するi1、i2、i3のインジケーター変数があります。3 つの期間全体の傾向を評価する全体的な適合が必要なので、次のような線形モデル適合としての勾配推定値を使用して、非線形関数 ( L3として定義) を適合させようとしています。

ただし、私のデータはクラスター化されているため、変数siteを使用してサイト レベルでランダム効果を含めたいと考えています。これを行うために NLME 関数を指定する方法を見つけようとしていますが、現時点では固定効果には関心がありませんが、固定効果の引数が必要なようです。別の方法として、各サイトが含まれる治療グループの固定効果変数 ( txと呼ばれる変数) を含めることもできますが、その場合でも NLME 関数を特定する方法は不明です。

固定効果を組み込むために、次のことを試しましたが、エラーが発生します。

どんな助けでも大歓迎です。

for ループを使用して、6 つのプロット (3 行と 2 列) を含む pdf ページを作成しようとしています。プロットを作成することはできますが、各プロットに回帰直線を追加することを自動化できないようです。

次のコードを試しています。

プロットを個別に作成しているときに回帰曲線コードが機能するようになりましたが、自動化しようとすると機能しないようです。

さらに、回帰曲線の式をグラフにプロットしたいと思います。

ありがとう、

ダブダン

連立方程式とヤコビ行列を含む m ファイルにニュートン法を実装するプログラムを作成しています

これが私が始めた計算ファイルです：

私は最終的に収束を確認し、エラーノルムを保存し、収束せずに最大反復回数に達したかどうかも確認したいと考えています。ここまでは大丈夫そうですか？

テストで非線形パラメータから多くの外れ値を検出する必要があります。外れ値パッケージのようないくつかの方法を使用しましたが、多くの場合、従来の方法はテストの仮定を満たしていません。

これは、大量のデータの小さな例です。

2 つのベクトル "x" と "y":

「x」と「y」をプロットすると：

2 つの異常値が存在することは明らかです。

このようなデータがたくさんあり、次のような非線形回帰による適切な nls 推定が必要です。

テストを通じて、「x」と「y」の長さに関係なく、多くの異常値を検出して削除するにはどうすればよいですか?