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我正在学习如何在R中使用nls函数,并且遇到了一些问题。我只是试图重新创建目前在研究论文中发现的曲线。该模型对1987年股市崩盘前的股市走势拟合曲线。
我已经定义了一个函数func,如下所示:
func <- function(a,b,tc,t){
a+b*log(tc-t)
}
nls1 <- nls(Y ~ func(a,b,tc,t), data2, start=list(a=0, b=1, tc=1466, t=1))
head(data2)
Date Y
1 1/4/82 882.52
2 1/5/82 865.30
3 1/6/82 861.02
4 1/7/82 861.78
5 1/8/82 866.53
6 1/11/82 850.46
Error in qr(.swts * attr(rhs, "gradient")) :
dims [product 4] do not match the length of object [1466]
In addition: Warning message:
In .swts * attr(rhs, "gradient") :
longer object length is not a multiple of shorter object length
最佳答案
基本问题是您尚未指定自变量。通过为start(...)
指定a, b, tc, and t
,您将告诉nls(...)
这些都是模型的所有参数。
看起来您正在使用LPPL模型的简化版本,其中a, b, and tc
是参数,而t
是自变量。看来data2$Date
包含时间变量。您需要确保data2$Date
属于POSIXct类。所以你可以这样写:
df$Date <- as.POSIXct(df$Date, format="%m/%d/%y")
nls1 <- nls(Y~a+b*log(tc-Date), data=data2, start=list(a=0, b=1, tc=1466))
nls(...)
的几个问题。您遇到的问题(现在已经正确指定了模型)是
nls(...)
没有收敛-令人痛苦的常见情况。基本上,除非您的起始参数估计值相对接近最终的拟合值(或者除非模型表现得非常“良好”),否则nls将会失败。 [还请注意,您引用的论文提到b限制为b <0,而您以b = 1开头。]那么该怎么办?
minpack.lm(...)
中的
minpack
函数使用异常健壮的Levenberg-Marquardt算法进行非线性最小二乘估计。实际上,您引用的论文特别提到了L-M。
minpack.lm(...)
的问题在于使用起来更加困难(您必须定义一个函数,该函数将在给定步骤返回残差,而不仅仅是定义适合的函数)。另外,
minpack.lm(...)
不会计算拟合度的统计信息。
minpack.lm(...)
估计参数,然后将其用作
nls(...)
中的“起始值”。下面的代码可以做到这一点。使用
nls(...)
拟合模型将使生成拟合度,预测值,残差的统计信息以及将模型应用于新数据集变得更加容易。
# this section just grabs the DJIA for 1982 - 1987; you already have this
library(tseries)
library(zoo)
ts <- get.hist.quote(instrument="DJIA",
start="1982-01-01", end="1987-08-01",
quote="Close", provider="yahoo", origin="1970-01-01",
compression="d", retclass="zoo")
df <- data.frame(ts)
df <- data.frame(Date=as.Date(rownames(df)),Y=df$Close)
df <- df[!is.na(df$Y),]
# end of setup...
library(minpack.lm) # for nls.lm(...)
library(ggplot2) # for ggplot
df$days <- as.numeric(df$Date - df[1,]$Date)
# model based on a list of parameters
f <- function(pars, xx) {pars$a + pars$b*log(pars$tc - xx)}
# residual function
resids <- function(p, observed, xx) {df$Y - f(p,xx)}
# fit using Levenberg-Marquardt algorithm
nls.out <- nls.lm(par=list(a=1,b=-1,tc=5000), fn = resids,
observed = df$Y, xx = df$days)
# use output of L-M algorithm as starting estimates in nls(...)
par <- nls.out$par
nls.final <- nls(Y~a+b*log(tc-days),data=df,
start=c(a=par$a, b=par$b, tc=par$tc))
summary(nls.final) # display statistics of the fit
# append fitted values to df
df$pred <- predict(nls.final)
# plot the results
ggplot(df)+
geom_line(aes(x=Date,y=Y),color="black")+
geom_line(aes(x=Date,y=pred),color="blue",linetype=2)+
labs(title="LPPL Model Applied to DJIA (1982 - 1987)",
x="", y="DJIA (daily close)")+
theme(plot.title=element_text(face="bold"))
关于r - 在R中使用nls重新创建研究,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/20833095/
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