nls sslogis：使用虚拟变量作为交互项来比较两个S型模型

Question

我在代码中使用以下模型：

model <- nls(y ~ SSlogis(x, Asym, xmid, scal), 
   data = data.frame(x, y))

[具有两个级别的变量（V）：V1和V2

• 模型1：当V = V1时，用S型函数将Y拟合到X->渐近线1
• 模型2：当V = V2时，用S形函数将Y拟合到X->渐近线2

asymptote1和asymptote2不相等的地方。

我们如何证明渐近线明显不同？

有没有办法使用V作为相互作用项并获得相互作用系数？我在模型中引入了V-Dummy，它会产生以下错误：

[（attr（object，“ initial”））（（mCall = mCall，data = data，LHS = LHS）中的错误：单独的输入值太少而无法满足逻辑模型]

如果没有，您对替代方法有何建议？

Answer 1

使用nlme::gnls：

model <- gnls(y ~ SSlogis(x, Asym, xmid, scal), 
              data = data.frame(x, y),
              params = list(Asym ~ V))

默认情况下，这将为Asym返回两个参数：一个为基线水平（默认为V1），另一个为V1和V2之间的渐近差异。 summary()应包括所有通常的推断信息（标准错误，p值等）

来自?nlme::gnls：

params：形式为可选的两边线性公式‘p1 + ... + pn〜x1 + ... + xm'，或格式为“ p1〜x1 + ... + xm”，每个模型可能具有不同的模型参数。 “ p1，...，pn”表示包含在“模型”和“ x1 + ... + xm”的右侧定义了一个参数的线性模型（当公式包含几个参数，它们都是假定的遵循右手描述的相同线性模型副词）。右侧的“ 1”公式表示针对相应的参数。默认情况下，参数为从“开始”的名称获得。