nls

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`nls`は私のモデルのパラメータを見積もることができません

私はヒープ法の定数を推定しようとしています。 # Function for Heaps law heaps <- function(K, n, B){ K*n^B } heaps(2,117795,.7) #Just to test it works のでn = Word Occurrences、およびKとBは、個別の私の予測を見つけるために定数でなければなりません値は以下のと

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nls（）false収束（良い開始値にもかかわらず）

私は3つの指数関数的に修正されたガウス分布（EMG）を畳み込み曲線にフィットさせる曲線適合スクリプトに取り組んでいます。私の基本関数はガウス分布に似ていますが、関数の指数関数の成分の重みを決定する第3のパラメータ（最初の2つはmuとsigmaです）を含みます。したがって全体、各EMGピークはEMGが最小化されるパラメータの総数をピーク3をデコンボリューションする（値> 1.0と実験データと一致

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AIC on nls on R

AICを計算する際に問題があります。実際、私は私の3つのモデルのパラメータを推定します：線形モデルである "mod_linear"と2つの非線形モデルである "mod_exp"と "mod_logis"。 Iは機能AIC（）使用： AIC(mod_linear,mod_exp,mod_logis) df AIC mod_linear 4 3.015378 mod_exp 5

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nlsにモデルをフィッティングする際にエラーが発生しました

以前の同様の質問に対する回答は私の問題を解決するのに役立ちません。私はa21=ln(1/a3)/a2モデルy=a1*(1-exp(-a21*Age_WH40))^a3を、フィットしようとしている、とAge_WH40私は、プロットデータを、開始値 plot(MOE_WH40 ~ Age_WH40) lines(ts(8*(1-exp(log(1/3)/5*(1:40)))^3),col="red

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Rでは、 `nls`モデルオブジェクトからhat/projection/influence行列や値をどのように抽出しますか？

lmまたはglmタイプのオブジェクト、さらにはlmerタイプのオブジェクトの場合は、R関数hatvalues()を使用してモデルからハット値を抽出できます。しかし、これは明らかにオブジェクトnlsでは機能しません。私はあらゆる方法でグーグルで行ってきましたが、私はこれらの価値を得る方法を見つけることができません。 nlsは単純にハット行列を作成しませんか、または何らかの形で信頼性の低い非線形最小二

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Rコード：非線形ソルバーを使用しているときに「予期しない入力の解析でエラーが発生しました」

Rで非線形ソルバー（nls）を使用していますが、パーサーエラーが原因でモデルを実行できませんデバッグする方法。誰かがこれを修正する方法に関するいくつかのアドバイスを提供してもらえますか？コード： Bass.nls <- nls(Zt[which(!is.na(Zt))] ~ M * (((P+Q)^2/P) * exp(-(P+Q) * days))/(1+(Q/P)*exp(-(P+Q)*da

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グループ内の非線形回帰直線とggplot2の合計データをプロットする方法は？

私は2つの連続変数（小胞および細胞）と、2つのレベル（HC及びRA）を有する単一のグループ化変数で設定単純なデータは、ここでシミュレートした： ###Simulate Vesicle variable### Vesicle.hc <- sort(runif(23, 0.98, 5)) #HC group Vesicle1.ra <- sort(runif(5, 0.98, 3)) #RA gr

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最初の値に大きな重みを付ける1 - exp（x）を適合させる：R

データセットに1 - exp(x)関数を適合させたいが、最初の値に大きな重みを付ける。しかし、次のコードは、このような方法で動作していない。ここで x <-sqrt((0.05)^2+(0.05)^2)*seq(from = 1, to = 20, by = 1) y <- c(11,20,27,32,35,36,36.5,25,16,9,4,1,7.87e-16,2.07e-15,-9.36e

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nlsを使用してデータにフィッティングする関数のエラー

nls()を使用してパラメータを推定する際に問題があります。私が手にいくつかのデータを説明するための関数の次のセットを持っている： funk1 <- function(a,x) { x^2*exp(-(l*(1-exp(-r*a))/r)) } funk2 <- function(x) { sapply(x, function (s) { integrate(funk1, lower = 0