R rms.curv 非线性回归的相对曲率测量

说明

计算拟合非线性回归的均方根参数效应和内在相对曲率 c^\theta 和 c^\iota ，如 Bates & Watts 第 7.3 节第 7.3 页中所定义。 253ff

用法

rms.curv(obj)

参数

obj	类 "nls" 的拟合模型对象。必须使用默认算法来拟合模型。

细节

实施 Bates & Watts 第 7.3.1 节的方法。应使用函数 deriv3 生成具有一阶导数(梯度)矩阵和二阶导数(Hessian)数组属性的模型函数。然后应该使用该函数来拟合非线性回归模型。

打印方法 print.rms.curv 仅打印 pc 和 ic 组件，并进行适当注释。

如果 pc 或 ic 超过某个阈值(建议为 0.3)，则对于平面假设而言，曲率高得不可接受。

值

类 rms.curv 的列表，其中组件 pc 和 ic 用于参数效应和固有相对曲率乘以 sqrt(F)，ct 和 ci 用于 c^\theta 和 c^\iota(未相乘)，以及C 和 C-array，如 Bates & Watts 第 7.3.1 节中所使用。

例子

# The treated sample from the Puromycin data
mmcurve <- deriv3(~ Vm * conc/(K + conc), c("Vm", "K"),
                  function(Vm, K, conc) NULL)
Treated <- Puromycin[Puromycin$state == "treated", ]
(Purfit1 <- nls(rate ~ mmcurve(Vm, K, conc), data = Treated,
                start = list(Vm=200, K=0.1)))
rms.curv(Purfit1)
##Parameter effects: c^theta x sqrt(F) = 0.2121
##        Intrinsic: c^iota  x sqrt(F) = 0.092

参考

Bates, D. M, and Watts, D. G. (1988) Nonlinear Regression Analysis and its Applications. Wiley, New York.

也可以看看

deriv3