R nlme 非线性混合效应模型

非线性模型公式，响应位于 ~ 运算符的左侧，包含参数和协变量的表达式位于右侧，或 nlsList 对象。如果给出data，则公式中使用的所有名称都应定义为 DataFrame 中的参数或变量。方法函数nlme.nlsList 单独记录。

包含 model 、 fixed 、 random 、 correlation 、 weights 、 subset 和 naPattern 中命名的变量的可选数据帧。默认情况下，变量取自调用 nlme 的环境。

f1+...+fn~x1+...+xm 形式的双边线性公式，或 f1~x1+...+xm 形式的双边公式列表，不同参数可能具有不同的模型。 f1,...,fn 是 model 右侧包含的参数名称，x1+...+xm 表达式定义这些参数的线性模型(当公式左侧包含多个参数时，假设它们都遵循相同的线性模型，由右侧表达式说明)。公式右侧的1 表示相应参数的单个固定效应。

可选地，以下任何一个：(i)形式为 r1+...+rn~x1+...+xm | g1/.../gQ 的双边公式，r1,...,rn 命名参数包含在 model 的右侧，x1+...+xm 指定这些模型的 random-effects参数和 g1/.../gQ 分组结构(Q 可能等于 1，在这种情况下不需要 /)。在多级别分组的情况下，随机效应公式将针对所有级别的分组重复； (ii) r1+...+rn~x1+..+xm 形式的双面公式、 r1~x1+...+xm 形式的双面公式列表，不同参数可能有不同的 random-effects 模型、带有双面的 pdMat 对象公式，或双边公式列表(即 formula(random) 的非 NULL 值)，或具有双边公式的 pdMat 对象列表，或双边公式列表。在这种情况下，分组结构公式将在 groups 中给出，或者从用于拟合非线性混合效应模型的数据导出，该公式应继承自类 groupedData ； (iii) 命名的公式列表、公式列表或 pdMat 对象(如 (ii) 中所示)，其中分组因子作为名称。嵌套顺序将假定与列表中元素的顺序相同； (iv) reStruct 对象。有关可用 pdMat 类的说明，请参阅 pdClasses 的文档。默认为 fixed ，导致所有固定效果也具有随机效果。

~g1(单级嵌套)或~g1/.../gQ(多级嵌套)形式的可选单边公式，指定随机效应变化的数据分区。 g1,...,gQ 必须评估 data 中的因子。当存在多个级别时，嵌套顺序从左到右(即g1是第一级，g2是第二级，依此类推)。

可选的数值向量，或固定效应和随机效应的初始估计列表。如果声明为数值向量，它将在内部转换为具有单个组件 fixed 的列表，由向量给定。需要 fixed 组件，除非模型函数继承自类 selfStart ，在这种情况下，初始值将从对 nlsList 的调用中派生。可选的 random 组件用于指定随机效应的初始值，并且应由一个矩阵或长度等于分组级别数的矩阵列表组成。每个矩阵的行数应与相应级别的组数一样多，列数应与该级别的随机效应数一样多。

说明组内相关结构的可选 corStruct 对象。有关可用 corStruct 类的说明，请参阅 corClasses 的文档。默认为 NULL ，对应于没有组内相关性。

可选的 varFunc 对象或说明组内异方差结构的单边公式。如果作为公式给出，则它将用作 varFixed 的参数，对应于固定方差权重。有关可用 varFunc 类的说明，请参阅 varClasses 的文档。默认为 NULL ，对应于同方差组内误差。

一个可选表达式，指示应在拟合中使用的 data 行的子集。这可以是逻辑向量，或者指示要包括哪些观察编号的数值向量，或者要包括的行名称的字符向量。默认情况下包括所有观察结果。

一个字符串。如果"REML" 则通过最大化受限对数似然来拟合模型。如果"ML" 则对数似然最大化。默认为 "ML" 。

一个函数，指示当数据包含 NA 时应该发生什么。默认操作 ( na.fail ) 会导致 nlme 打印错误消息并在存在任何不完整的观察结果时终止。

表达式或公式对象，指定哪些返回值被视为缺失。

估计算法的控制值列表，用于替换函数 nlmeControl 返回的默认值。默认为空列表。

可选的逻辑值。如果打印TRUE有关迭代算法演化的信息。默认为 FALSE 。