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R gnls 使用廣義最小二乘法擬合非線性模型


R語言 gnls 位於 nlme 包(package)。

說明

該函數使用廣義最小二乘法擬合非線性模型。允許誤差相關和/或具有不等方差。

用法

gnls(model, data, params, start, correlation, weights, subset,
     na.action, naPattern, control, verbose)

參數

model

說明模型的兩側公式對象,~ 運算符左側的響應以及右側涉及參數和協變量的非線性表達式。如果給出data,則公式中使用的所有名稱都應定義為 DataFrame 中的參數或變量。

data

包含 modelcorrelationweightssubsetnaPattern 中命名的變量的可選 DataFrame 。默認情況下,變量取自調用 gnls 的環境。

params

p1+...+pn~x1+...+xm 形式的可選雙邊線性公式,或 p1~x1+...+xm 形式的雙邊公式列表,每個參數可能具有不同的模型。 p1,...,pn 表示 model 右側包含的參數,而 x1+...+xm 定義參數的線性模型(當公式左側包含多個參數時,假定它們都遵循相同的線性模型由右側表達式說明)。公式右側的1 表示相應參數的單個固定效應。默認情況下,參數是從 start 的名稱中獲取的。

start

可選的命名列表或數值向量,其參數的初始值位於 model 中。當在 model 中使用 selfStarting 函數時,可以省略它,在這種情況下,將從對 nls 函數的單次調用中獲得起始估計值。

correlation

說明組內相關結構的可選 corStruct 對象。有關可用 corStruct 類的說明,請參閱 corClasses 的文檔。如果要使用分組變量,則必須在 corStruct 構造函數的 form 參數中指定它。默認為 NULL ,對應於不相關的錯誤。

weights

可選的 varFunc 對象或說明組內異方差結構的單邊公式。如果作為公式給出,則它將用作 varFixed 的參數,對應於固定方差權重。有關可用 varFunc 類的說明,請參閱 varClasses 的文檔。默認為 NULL ,對應於同方差誤差。

subset

一個可選表達式,指示應在擬合中使用 data 的行子集。這可以是邏輯向量,或者指示要包括哪些觀察編號的數值向量,或者要包括的行名稱的字符向量。默認情況下包括所有觀察結果。

na.action

一個函數,指示當數據包含 NA 時應該發生什麽。默認操作 ( na.fail ) 會導致 gnls 打印錯誤消息並在存在任何不完整的觀察結果時終止。

naPattern

表達式或公式對象,指定哪些返回值被視為缺失。

control

估計算法的控製值列表,用於替換函數 gnlsControl 返回的默認值。默認為空列表。

verbose

可選的邏輯值。如果打印TRUE有關迭代算法演化的信息。默認為 FALSE

gnls 的對象,也繼承自類 gls ,表示非線性模型擬合。 printplotsummary 等通用函數具有顯示擬合結果的方法。有關配合的組成部分,請參閱gnlsObject。函數 residcoeffitted 可用於提取其某些組件。

例子

# variance increases with a power of the absolute fitted values
fm1 <- gnls(weight ~ SSlogis(Time, Asym, xmid, scal), Soybean,
            weights = varPower())
summary(fm1)

作者

José Pinheiro and Douglas Bates bates@stat.wisc.edu

參考

The different correlation structures available for the correlation argument are described in Box, G.E.P., Jenkins, G.M., and Reinsel G.C. (1994), Littel, R.C., Milliken, G.A., Stroup, W.W., and Wolfinger, R.D. (1996), and Venables, W.N. and Ripley, B.D. (2002). The use of variance functions for linear and nonlinear models is presented in detail in Carrol, R.J. and Rupert, D. (1988) and Davidian, M. and Giltinan, D.M. (1995).

Box, G.E.P., Jenkins, G.M., and Reinsel G.C. (1994) "Time Series Analysis: Forecasting and Control", 3rd Edition, Holden-Day.

Carrol, R.J. and Rupert, D. (1988) "Transformation and Weighting in Regression", Chapman and Hall.

Davidian, M. and Giltinan, D.M. (1995) "Nonlinear Mixed Effects Models for Repeated Measurement Data", Chapman and Hall.

Littel, R.C., Milliken, G.A., Stroup, W.W., and Wolfinger, R.D. (1996) "SAS Systems for Mixed Models", SAS Institute.

Venables, W.N. and Ripley, B.D. (2002) "Modern Applied Statistics with S", 4th Edition, Springer-Verlag.

Pinheiro, J.C., and Bates, D.M. (2000) "Mixed-Effects Models in S and S-PLUS", Springer.

也可以看看

corClasses , gnlsControl , gnlsObject , gnlsStruct , predict.gnls , varClasses , varFunc

相關用法


注:本文由純淨天空篩選整理自R-devel大神的英文原創作品 Fit Nonlinear Model Using Generalized Least Squares。非經特殊聲明,原始代碼版權歸原作者所有,本譯文未經允許或授權,請勿轉載或複製。