library(nls2)
# Investigate singular gradient.
# Note that this cannot be done with nls since the singular gradient at
# the initial conditions would stop it with an error.
DF1 <- data.frame(y=1:9, one=rep(1,9))
xx <- nls2(y~(a+2*b)*one, DF1, start = c(a=1, b=1), algorithm = "brute-force")
svd(xx$m$Rmat())[-2]
nls2
パッケージでは、非線形回帰の非線形最小二乗推定値が決まります。ドキュメンテーションでは、上記の例の1つでは、単一のグラデーションを調べていることに注意しています。私はxx
がパラメータ推定を持たないnls
オブジェクトであることが分かります。これは、アルゴリズムが収束しなかったことを意味しますか?どうしてこれなの? svd(xx$m$Rmat())[-2]
とは何ですか?R:非線形回帰の特異勾配を調べる