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我在我的代码中使用以下模型：

model <- nls(y ~ SSlogis(x, Asym, xmid, scal), 
   data = data.frame(x, y))

有一个变量 ( V) 有两个级别：V1和V2

  • 模型 1：当 V=V1 --> asymptote1 时，使用 sigmoid 函数将 Y 拟合到 X
  • 模型 2：当 V=V2 --> asymptote2 时，使用 sigmoid 函数将 Y 拟合到 X

哪里asymptote1和asymptote2不相等。

我们如何证明渐近线是显着不同的？

有什么方法可以V用作交互项并获得交互系数？我在模型中引入了 V-Dummy，它会产生以下错误：

(attr(object, "initial"))(mCall = mCall, data = data, LHS = LHS) 中的错误：不同的输入值太少，无法适应逻辑模型

如果不是，您建议采用什么替代方法？

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使用nlme::gnls：

model <- gnls(y ~ SSlogis(x, Asym, xmid, scal), 
              data = data.frame(x, y),
              params = list(Asym ~ V))

默认情况下，这将返回两个参数Asym：一个用于基线级别（V1默认情况下），另一个用于 V1 和 V2 之间的渐近线差异。 summary()应该包括所有通常的推论信息（std 错误、p 值等）

来自?nlme::gnls：

params：'p1+...+pn~x1+...+xm' 形式的可选双边线性公式，或 'p1~x1+...+xm' 形式的双边公式列表，其中每个参数可能有不同的模型。'p1,...,pn' 表示包含在 'model' 右侧的参数，而 'x1+...+xm' 定义了参数的线性模型（当公式的左侧包含多个参数时，它们都被假定遵循右手边表达式描述的相同线性模型）。公式右侧的“1”表示相应参数的单个固定效应。默认情况下，参数是从'start'的名称中获取的。

于 2019-11-25T16:57:17.130 回答