通过nls拟合功能时遇到问题
这是数据:
size<-c(0.0020,0.0063,0.0200,0.0630,0.1250,0.2000,0.6300,2.0000)
cum<-c(6.4,7.1,7.6,37.5,83.0,94.5,99.9,100.0)
我想为它添加Gompertz模型。为此,我尝试了:
start<-c(alpha =100, beta = 10, k = 0.03)
fit<-nls(cum~ alpha*exp(-beta*exp(-k*size)),start=start)
错误说:Singulat梯度。
一些帖子建议选择更好的起始值。
您能帮我解决这个问题吗?
起始值与最佳值相距太远。首先取双方的日志,在这种情况下,只有一个非线性参数k
。如果我们使用plinear
算法,则仅需要一个起始值。使用适合的中的k
作为使用原始公式的k
起始值调整。
fit.log <- nls(log(cum) ~ cbind(1, exp(-k*size)), alg = "plinear", start = c(k = 0.03))
start <- list(alpha = 100, beta = 10, k = coef(fit.log)[["k"]])
fit <- nls(cum ~ alpha*exp(-beta*exp(-k*size)), start = start)
fit
给予:
Nonlinear regression model
model: cum ~ alpha * exp(-beta * exp(-k * size))
data: parent.frame()
alpha beta k
100.116 3.734 22.340
residual sum-of-squares: 45.87
Number of iterations to convergence: 11
Achieved convergence tolerance: 3.351e-06
我们可以在图表上显示拟合度
plot(cum ~ size, pch = 20)
lines(fitted(fit) ~ size, col = "red")
给予:
非常感谢!!!帮助我解决了这个问题