2 
> lenss
    xd      yd      zd
1   0.0000  0.0000 2.44479
2   0.0937  0.0000 2.73183
3   0.3750  0.0000 2.97785
4   0.8437  0.0000 3.18626
5   1.5000  0.0000 3.36123
6   2.3437  0.0000 3.50624
7   3.3750  0.0000 3.62511
8   4.5937  0.0000 3.72124
9   5.9999  0.0000 3.79778
10  7.5936  0.0000 3.85744
11  9.3749  0.0000 3.90241
12 11.3436  0.0000 3.93590
13 13.4998  0.0000 3.96011
14 15.8435  0.0000 3.97648
15 18.3748  0.0000 3.98236
16 21.0935  0.0000 3.99406
17 23.9997  0.0000 3.99732
18 27.0934  0.0000 3.99911
19 30.3746  0.0000 4.00004
20 33.8433  0.0000 4.00005
21 37.4995  0.0000 4.00006
22  0.0663  0.0663 3.99973
23  0.2652  0.2652 3.99988
24  0.5966  0.5966 3.99931
25  1.0606  1.0606 3.99740
26  1.6573  1.6573 3.99375
27  2.3865  2.3865 3.98732
28  3.2482  3.2482 3.97640
29  4.2426  4.2426 3.95999
30  5.3695  5.3695 3.93598
31  6.6290  6.6290 3.90258
32  8.0211  8.0211 3.85171
33  9.5458  9.5458 3.79754
34 11.2031 11.2031 3.72156
35 12.9929 12.9929 3.62538
36 14.9153 14.9153 3.50636
37 16.9703 16.9703 3.36129
38 19.1579 19.1579 3.18622
39 21.4781 21.4781 2.97802
40 23.9308 23.9308 2.73206
41 26.5162 26.5162 2.44464
> rd=sqrt(xd^2+yd^2)
> fit=nls(zd~(rd^2/R)/(1+sqrt(1-(1+k)*rd^2/R^2))+d,start=list(R=75,k=-1,d=1))
Error in numericDeriv(form[[3L]], names(ind), env) : 
Missing value or an infinity produced when evaluating the model
In addition: Warning message:
In sqrt(1 - (1 + k) * rd^2/R^2) : NaNs produced

上面给出了该模型的功能。问题表明数据中有一些不准确的测量值，我需要找到它们。我将首先拟合模型并计算出每次测量中的每个残差。

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1 回答 1

0

的参数sqrt必须是非负的，但不能保证它在问题中显示的设置中。此外，即使这是固定的，模型似乎不太可能以问题中所示的方式拟合，因为它由两条不同的曲线（见下图）组成，可能必须单独拟合。

LL2.5使用 drc 包，我们可以使用它的模型获得合理的拟合，如下所示：

library(drc)

plot(zd ~ rd)

g <- rep(1:2, c(21, 20))
fit1 <- drm(zd ~ rd, fct = LL2.5(), subset = g == 1)
fit2 <- drm(zd ~ rd, fct = LL2.5(), subset = g == 2)

lines(fitted(fit1) ~ rd[g == 1])
lines(fitted(fit2) ~ rd[g == 2])

这涉及 10 个参数（每条曲线 5 个）。您可以通过使用不同的模型进行fct论证来尝试那里可用的不同模型，看看您是否能找到更简约的东西。

在此处输入图像描述

于 2014-04-24T17:11:18.873 回答