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我想拟合一个线性平台 (nls) 模型,该模型将高度描述为年龄的函数,并且我想测试区域间模型的任何参数是否存在显着差异。
这是我目前所拥有的:
# Create data
df1 <- cbind.data.frame (height = c (0.5, 0.6, 0.9, 1.3, 1.5, 1.6, 1.6,
0.6, 0.6, 0.8, 1.3, 1.5, 1.6, 1.5,
0.6, 0.8, 1.0, 1.4, 1.6, 1.6, 1.6,
0.5, 0.8, 1.0, 1.3, 1.6, 1.7, 1.6),
age = c (0.5, 0.9, 3.0, 7.3, 12.2, 15.5, 20.0,
0.4, 0.8, 2.3, 8.5, 11.5, 14.8, 21.3,
0.5, 1.0, 5.1, 11.1, 12.3, 16.0, 19.8,
0.5, 1.1, 5.5, 10.2, 12.2, 15.4, 20.5),
region = as.factor (c (rep ("A", 7),
rep ("B", 7),
rep ("C", 7),
rep ("D", 7))))
> head (df1)
height age region
1 0.5 0.5 A
2 0.6 0.9 A
3 0.9 3.0 A
4 1.3 7.3 A
5 1.5 12.2 A
6 1.6 15.5 A
# Create linear-plateau function
lp <- function(x, a, b, c){
ifelse (x < c, a + b * x, a + b * c)
} # Where 'a' is the intercept, 'b' the slope and 'c' the breakpoint
# Fit the model ignoring region
m1 <- nls (height ~ lp (x = age, a, b, c),
data = df1,
start = list (a = 0.5, b = 0.1, c = 13))
> summary (m1)
Formula: height ~ lp(x = age, a, b, c)
Parameters:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
a 0.582632 0.025355 22.98 <2e-16 ***
b 0.079957 0.003569 22.40 <2e-16 ***
c 12.723995 0.511067 24.90 <2e-16 ***
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Residual standard error: 0.07468 on 25 degrees of freedom
Number of iterations to convergence: 2
Achieved convergence tolerance: 5.255e-09
我想拟合相同的模型,但考虑到 region
,并测试 a
、b
和 c
> 不同地区的估计不同。
我相信this post可能有用,但我不知道如何将它应用于此数据/函数。
这是数据的样子:
也欢迎不使用 nls 的解决方案
最佳答案
用相同的参数为每个区域拟合模型,给出 fm1 并再次用不同的参数给出 fm2,并使用方差分析来测试差异。
我们对 fm1 使用 plinear
算法,因为它不需要线性参数的起始值。在这种情况下,RHS 应该是一个矩阵,其第一列乘以截距,第二列乘以斜率。这两个线性参数将被命名为 .lin1
和 .lin2
。我们使用重复 4 次的 fm1 的系数作为 fm2 拟合的起始值。
fm1 <- nls(height ~ cbind(1, pmin(age, c)), df1, start = list(c = mean(df1$age)),
algorithm = "plinear")
co <- as.list(coef(fm1))
fm2 <- nls(height ~ a[region] + b[region] * pmin(age, c[region]), df1,
start = list(a = rep(co$.lin1, 4), b = rep(co$.lin2, 4), c = rep(co$c, 4)))
anova(fm1, fm2)
给予:
Analysis of Variance Table
Model 1: height ~ cbind(1, pmin(age, c))
Model 2: height ~ a[region] + b[region] * pmin(age, c[region])
Res.Df Res.Sum Sq Df Sum Sq F value Pr(>F)
1 25 0.13944
2 16 0.11895 9 0.020483 0.3061 0.9617
因此我们不能拒绝跨区域参数相同的假设。
如果我们希望测试不同的 c 值但我们可以使用常见的截距和斜率
fm3 <- nls(height ~ cbind(1, pmin(age, c[region])), df1,
start = list(c = rep(co$c, 4)), algorithm = "plinear")
anova(fm1, fm3)
虽然我们不能拒绝 c 的值在下面的视觉区域中相同的假设,但我们看到高原值的截止年龄看起来确实有些不同,所以我们可能想要使用 fm3,即使它与 fm1 没有显着差异.我们可能希望以与此处的应用程序相关的其他因素为指导,而不仅仅是适合。
下面我们展示了 fm2 的个体拟合和 fm1 的整体拟合。
library(ggplot2)
df1$Everything <- "Everything"
ggplot(df1, aes(age, fitted(fm2), col = region)) +
geom_line() +
geom_point() +
geom_line(aes(age, fitted(fm1), col = Everything), lty = 2, lwd = 2)
关于r - 用分类变量拟合 nls 模型,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/62720110/
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