问题描述
我刚开始将样条曲线应用于纵向数据，因此出现了我的问题： 我有3个时间点的成长小鼠的纵向数据：x，y和z个月。从现有文献中知道，这类数据的增长轨迹通常可以用非线性术语更好地建模。 但是，由于我只有3个时间点，我想知道这是否允许我将自然二次样条应用于lmer模型中的年龄变量？
编辑：我的意思是
lmer<-mincLmer(File ~ ns(Age,2) * Genotype + Sex + (1|Subj_ID),data,mask=mask)
合法的出行方式？
如果这是一个愚蠢的问题，我很抱歉-我只是一个孤独的博士生，没有监督，我将非常感谢任何建议！！！ 码头
解决方法
通过nls()函数，您可以使数据适合所需的任何非线性函数。然后，从生物学的角度来看，您的数据可能由类似于Gompertz的函数（S型曲线）描述，但是由于只有三个时间点，可能可以将这些函数简化为指数函数。请尝试以下操作：
fit_formula <- independent_variable ~ a * exp(b * dependent_variable)
result <- nls(formula = fit_formula,data = your_Dataset)
它可能会在第一次出现错误，例如singular matrix gradient at initial estimates；如果发生这种情况，请尝试添加其他参数start，在其中为a和b提供不同的起始值，使其更接近真实值。请记住，在您的数据集中，列名必须等于公式中变量的名称。