我正在尝试将约 100 个数据集拟合到三指数衰减公式,并且数据通常不太适合。这很好,但我似乎无法抑制由此产生的大量警告。由于这是降价脚本的一部分,最后,我得到一页又一页的重复警告消息。
这是我的数据示例,我将其命名为DF
:
structure(list(Time_min = c(19, 34, 49, 64, 94, 124, 154, 184,
214, 244, 304), Concentration = c(477.08, 284.26, 189.16, 134.66,
74.32, 53.04, 28.16, 16.78, 9.24, 8.7, 4.42)), row.names = c(NA,
-11L), class = "data.frame")
这是我尝试过的一个例子:
StartGuess <- data.frame(A = c(100, 500),
alpha = c(0.01, 0.5),
B = c(100, 500),
beta = c(0.001, 0.05),
G = c(10, 100),
gamma = c(0.0001, 0.01))
suppressMessages(nls2::nls2(Concentration ~ A * exp(-alpha * Time_min) +
B * exp(-beta * Time_min) +
G * exp(-gamma * Time_min),
data = DF, start = StartGuess))
suppressWarnings(nls2::nls2(Concentration ~ A * exp(-alpha * Time_min) +
B * exp(-beta * Time_min) +
G * exp(-gamma * Time_min),
data = DF, start = StartGuess))
suppressWarnings(
suppressMessages(nls2::nls2(Concentration ~ A * exp(-alpha * Time_min) +
B * exp(-beta * Time_min) +
G * exp(-gamma * Time_min),
data = DF, start = StartGuess)))
无论我如何尝试压制事物,我都会得到一个 loooooooonnnnnggg 错误列表,例如:
Error in numericDeriv(form[[3L]], names(ind), env) :
Missing value or an infinity produced when evaluating the model
Error in (function (formula, data = parent.frame(), start, control = nls.control(), :
singular gradient
需要明确的是,我期待这些消息和错误,因为我知道我经常缺乏足够的数据来充分描述三指数衰减,但是应该有某种方法来抑制所有这些警告,不是吗?