R SSasympOff 帶偏移量的自啟動 Nls 漸近回歸模型

說明

此 selfStart 模型評估漸近回歸函數的替代參數化以及相對於這些參數的梯度。它具有 initial 屬性，用於創建參數 Asym 、 lrc 和 c0 的初始估計。

用法

SSasympOff(input, Asym, lrc, c0)

參數

input	用於評估模型的數值向量。
Asym	表示右側水平漸近線的數字參數( input 的值非常大)。
lrc	表示速率常數的自然對數的數字參數。
c0	表示響應為零的 input 的數字參數。

值

與 input 長度相同的數值向量。它是表達式 Asym*(1 - exp(-exp(lrc)*(input - c0))) 的值。如果所有參數 Asym 、 lrc 和 c0 都是對象的名稱，則與這些名稱相關的梯度矩陣將作為名為 gradient 的屬性附加。

例子

CO2.Qn1 <- CO2[CO2$Plant == "Qn1", ]
SSasympOff(CO2.Qn1$conc, 32, -4, 43)  # response only
local({  Asym <- 32; lrc <- -4; c0 <- 43
  SSasympOff(CO2.Qn1$conc, Asym, lrc, c0) # response and gradient
})
getInitial(uptake ~ SSasympOff(conc, Asym, lrc, c0), data = CO2.Qn1)
## Initial values are in fact the converged values
fm1 <- nls(uptake ~ SSasympOff(conc, Asym, lrc, c0), data = CO2.Qn1)
summary(fm1)

## Visualize the SSasympOff()  model  parametrization :

  xx <- seq(0.25, 8,  by=1/16)
  yy <- 5 * (1 -  exp(-(xx - 3/4)*0.4))
  stopifnot( all.equal(yy, SSasympOff(xx, Asym = 5, lrc = log(0.4), c0 = 3/4)) )
  require(graphics)
  op <- par(mar = c(0, 0, 4.0, 0))
  plot(xx, yy, type = "l", axes = FALSE, ylim = c(-.5,6), xlim = c(-1, 8),
       xlab = "", ylab = "", lwd = 2,
       main = "Parameters in the SSasympOff model")
  mtext(quote(list(phi[1] == "Asym", phi[2] == "lrc", phi[3] == "c0")))
  usr <- par("usr")
  arrows(usr[1], 0, usr[2], 0, length = 0.1, angle = 25)
  arrows(0, usr[3], 0, usr[4], length = 0.1, angle = 25)
  text(usr[2] - 0.2, 0.1, "x", adj = c(1, 0))
  text(     -0.1, usr[4], "y", adj = c(1, 1))
  abline(h = 5, lty = 3)
  arrows(-0.8, c(2.1, 2.9),
         -0.8, c(0  , 5  ), length = 0.1, angle = 25)
  text  (-0.8, 2.5, quote(phi[1]))
  segments(3/4, -.2, 3/4, 1.6, lty = 2)
  text    (3/4,    c(-.3, 1.7), quote(phi[3]))
  arrows(c(1.1, 1.4), -.15,
         c(3/4, 7/4), -.15, length = 0.07, angle = 25)
  text    (3/4 + 1/2, -.15, quote(1))
  segments(c(3/4, 7/4, 7/4), c(0, 0, 2),   # 5 * exp(log(0.4)) = 2
           c(7/4, 7/4, 3/4), c(0, 2, 0),  lty = 2, lwd = 2)
  text(      7/4 +.1, 2./2, quote(phi[1]*e^phi[2]), adj = c(0, .5))
  par(op)

作者

José Pinheiro and Douglas Bates

也可以看看

nls，selfStart； example(SSasympOff) 給出了顯示 SSasympOff 參數化的圖表。