在函数中使用combn进行nlsLM的非线性回归

问题描述

给出的是数据帧DATA的几行：

> dput(DATA[c(1,7,20,25,26,53,89),])
structure(list(Lanes = c(3,3,3),N_b = c(5,5,5),A = c(-12,-12,-15,-9,-9),x.sqr = 
c(1440,1440,2250,810,810),e_1 = c(21.8,21.8,29,14.6,14.6),e_2 = c(9.8,9.8,17,2.6,2.6),e_3 = c(-2.2,-2.2,-9.4,-9.4),e_4 = 
c(-14.2,-14.2,-7,0),e_5 = c(0,-19,S = c(12,12,15,9,9),CSi = c(0.59189685884369,0.574916237257971,0.644253184434141,0.474070747691647,0.492033722080107,0.644904371480046,0.49900365977452),m = c(0.85,0.85,0.85)),row.names = c(1L,7L,20L,25L,26L,53L,89L),class = "data.frame")

我编写下面的函数，用于与nlsLM进行非线性回归：

library(minpack.lm)

Prposed <- function(N_b,Lanes,m,A,x.sqr,e_1,e_2,e_3,e_4,e_5,S,a) {
  e <- data.frame(e_1,e_5)
  CSi <- m * ((Lanes/N_b) + (A * combn(e,sum) / x.sqr) * (b*S^a))
  return(CSi)
}

nlsLM <- nlsLM(CSi ~ Prposed(N_b,a,b),data = DATA,start = c(a = 0.01,b = 0.01))

summary(nlsLM)

我不断收到错误消息，这是由于我使用e_1,etc..函数定义列combn的原因。

更新

我发现了另一个问题：Error when running nlsLM but works for nls 它在原始函数中使用了for循环，并且似乎可以与nls2中的library(nls2)函数一起使用。我想知道是否可以通过转到for循环来完全摆脱combn这个词。

解决方法

这不是一个实际的答案，因为它在解决combn错误之后会产生一个新的错误，但这可能会为您提供一些指导。

我认为您正在尝试为nlsLM中的每一行运行DATA函数。您需要在Prposed函数中分别传递每一行。另请注意，函数中需要a和b来进行计算，因此它们需要作为函数的参数传递，我认为在{{1}中使用start传递它们}无效。

因此将您的功能更改为：

nlsLM

现在让我们在library(minpack.lm) Prposed <- function(N_b,Lanes,m,A,x.sqr,e_1,e_2,e_3,e_4,e_5,S,a,b) { e <- data.frame(e_1,e_5) CSi <- m * ((Lanes/N_b) + (A * combn(e,sum) / x.sqr) * (b*S^a)) return(CSi) } 的第一行中运行它：

DATA

我不了解理论，所以不知道这些数字是否有意义/正确。但是，当您将其插入x <- DATA[1,] Prposed(x[[2]],x[[1]],x[[12]],x[[3]],x[[4]],x[[5]],x[[6]],x[[7]],x[[8]],x[[9]],x[[10]],a = 0.01,b = 0.01) #[1] 0.5078651 0.5087365 0.5077053 0.5096079 0.5085767 0.5094481 0.5104793 # 0.5094481 0.5103195 0.5111909 函数中时，会出现错误。

nlsLM

getInitial.default（func，data，mCall = as.list（match.call（func，： 没有为“功能”对象找到“ getInitial”方法

这是因为nlsLM(CSi~Prposed(x[[2]],b = 0.01),data = DATA) 需要一个nlsLM对象，但是我们传递给它的是值？我不确定。

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完成上述步骤后，您可以将其插入formula中，并以：

运行

apply

它可以工作并生成没有apply(DATA,1,function(x) { nlsLM(CSi~Prposed(x[[2]],data = DATA) }) 函数的数字：

nlsLM

,

我必须在原始函数中定义逐行操作

Proposed <- function(N_b,e_5)
  CSi <- m * ((Lanes/N_b) + (max(A * combn(seq_along(e),FUN = function(i) rowSums(e[i]))) / x.sqr) * (b*S^a))
  return(CSi)
}

nlsLM <- nlsLM(CSi ~ Proposed(N_b,b),data = DATA,start = c(a = 0.01,b = 0.01))

summary(nlsLM)