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我有一个数据框 df
(见下文)
dput(df)
structure(list(x = c(49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 1, 2, 3,
4, 5, 14, 15, 16, 17, 2, 3, 4, 5, 6, 10, 11, 3, 30, 64, 66, 67,
68, 69, 34, 35, 37, 39, 2, 17, 18, 99, 100, 102, 103, 67, 70,
72), y = c(2268.14043972082, 2147.62290922552, 2269.1387550775,
2247.31983098201, 1903.39138268307, 2174.78291538358, 2359.51909126411,
2488.39004804939, 212.851575751527, 461.398994384333, 567.150629704352,
781.775113821961, 918.303706148872, 1107.37695799186, 1160.80594193377,
1412.61328924168, 1689.48879626486, 260.737164468854, 306.72700499362,
283.410379620422, 366.813913489692, 387.570173754128, 388.602676983443,
477.858510450125, 128.198042456082, 535.519377609133, 1028.8780498564,
1098.54431357711, 1265.26965941035, 1129.58344809909, 820.922447928053,
749.343583476846, 779.678206156474, 646.575242339517, 733.953282899613,
461.156280127354, 906.813018662913, 798.186995701282, 831.365377249207,
764.519073183124, 672.076289062505, 669.879217186302, 1341.47673353751,
1401.44881976186, 1640.27575962036)), .Names = c("x", "y"), row.names = c(NA,
-45L), class = "data.frame")
nls1 <- nls(y~A*(x^B)*(exp(k*x)),
data = df,
start = list(A = 1000, B = 0.170, k = -0.00295), algorithm = "port")
library(nlstools)
Boo <- nlsBoot(nls1, niter = 200)
Boo_Gamma$bootCI
中。有人可以帮我解决吗?提前致谢。
最佳答案
AFAIK,包裹 nlstools
只返回自举参数估计,而不是预测值......
因此,这是一个快速解决方案,手动使用自举参数估计来计算预测,然后从预测中重新计算统计数据,因为这里的模型是非线性的。它不是最优雅的,但它应该这样做:)
# Matrix with the bootstrapped parameter estimates
Theta_mat <- Boo$coefboot
# Model
fun <- function(x, theta) theta["A"] * (x ^ theta["B"]) * (exp(theta["k"] * x))
# Points where to evaluate the model
x_eval <- seq(min(df$x), max(df$x), length.out = 100)
# Matrix with the predictions
Pred_mat <- apply(Theta_mat, 1, function(theta) fun(x_eval, theta))
# Pack the estimates for plotting
Estims_plot <- cbind(
x = x_eval,
as.data.frame(t(apply(Pred_mat, 1, function(y_est) c(
median_est = median(y_est),
ci_lower_est = quantile(y_est, probs = 0.025, names = FALSE),
ci_upper_est = quantile(y_est, probs = 0.975, names = FALSE)
))))
)
library(ggplot2)
ggplot(data = Estims_plot, aes(x = x, y = median_est, ymin = ci_lower_est, ymax = ci_upper_est)) +
geom_ribbon(alpha = 0.7, fill = "grey") +
geom_line(size = rel(1.5), colour = "black") +
geom_point(data = df, aes(x = x, y = y), size = rel(4), colour = "red", inherit.aes = FALSE) +
theme_bw() + labs(title = "Bootstrap results\n", x = "x", y = "y")
ggsave("bootpstrap_results.pdf", height = 5, width = 9)
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