问题标签 [nls]

我觉得我已经接近找到我的问题的答案，但不知何故我无法做到。我已经使用 nls 函数来拟合 3 个参数，该函数使用一个相当复杂的函数来描述在一系列精子浓度（x 轴）中卵子的受精成功（y 轴）（Styan 模型[1]、[2]）。拟合参数效果很好，但我无法使用predict函数绘制平滑的外推曲线（见本文末尾）。我想这是因为我使用了一个未安装在 x 轴上的值。我的问题是如何根据nls在 x 轴上使用非拟合参数拟合函数的模型绘制平滑和外推曲线？

这是一个例子：

我在这里尝试了 joran 的示例，但它没有效果，可能是因为我不适合S0：

我正在尝试将我的数据拟合到用户定义的 Gompertz 方程。但是，我收到如下错误：

nls (Eq, data = GPdata, start = list(K = 1), algorithm = "default", : 奇异梯度中的错误

我知道这可能意味着我的起始值不足以收敛，但是除了猜测之外还有什么办法吗？我还尝试使用 nls2 函数（蛮力），扩展可能的 K 值的巨大向量以尝试但收到相同的错误。

这是我的代码，包括示例数据。

任何帮助或建议将不胜感激。

谢谢！

我正在尝试用程序 R 中的多项式函数拟合点数据，并想看看哪个顺序最适合。我使用非线性回归模型nls(function, data, start)，函数为y~a*(x+c)^b.

我想做的是计算填谷矿床的横截面积。出于这个原因，我需要对底层山谷底部的样子进行建模。我已经有了线性场景，现在想尝试一些多项式场景。

我的数据集代表山谷剖面，看起来像这样（x_combsl 是距离，y_combsl 是高程）：

当我尝试生成模型时，我收到以下错误消息：

任何想法可能导致问题？多项式的峰值很可能在 c=35 左右，因此起始参数似乎不会引起问题。可能是点的线性对齐吗？我尝试了更少的数据点 [24:31]，但我收到了相同的错误消息。

我在使用 R 编程方面不是很有经验，所以具体的答案会很棒。

我的 dojo 应用程序在构建后中断，在加载应用程序期间，抛出“multipleDefine”并给出此错误：

错误{src：“dojoLoader”，信息：对象}

消息：多重定义

信息：对象{pid：“dojo”，mid：“dojo/nls/dojo_en-us”，pack：对象，url：“dojo/nls/dojo_en-us.js”，执行：5…}

这是我的个人资料：

}

这是 src/ 中的 index.html

注意：build.sh负责在部署到生产环境时删除“isDebug”标志。如果您完全修改此标志，您将破坏构建！

这是在 dist/ 中生成的 index.html

我检查以确保 dojo/nls/dojo_en-us.js 存在并且没问题。我被困在这一点上，没有任何线索！

任何解决此问题的帮助表示赞赏。

我前段时间问过这个问题。我不确定是否应该将此作为答案或新问题发布。我没有答案，但我通过nls.lm在 R 中应用 Levenberg-Marquardt 算法“解决”了这个问题，当解决方案在边界处时，我运行 trust-region-reflective 算法（TRR，在 R 中实现）步骤远离它。现在我有新的问题。

根据我的经验，这样做程序会达到最佳状态，并且对起始值不那么敏感。但这只是一种实用的方法，可以避开我在使用nls.lmR 中遇到的问题以及其他优化函数。我想知道为什么nls.lm在具有边界约束的优化问题上表现得这样，以及nls.lm在实践中使用时如何处理边界约束.

下面我举了一个例子来说明这两个问题nls.lm。

1. 它对起始值很敏感。
2. 当某个参数到达边界时它会停止。

一个可重现的例子：焦点数据集 D

描述模型/系统的微分方程是：

左图是带有初始值的模型，中间是使用“TRR”的拟合模型（类似于Matlablsqnonlin函数中的算法），右图是使用“LM”的拟合模型nls.lm。查看拟合参数（Fit.LM$par），您会发现一个拟合参数（f_parent_to_m1）位于边界处1。如果我将一个参数的起始值M0_parent从 0.1 更改为 100，那么使用nls.lm和得到相同的结果lsqnonlin。我有很多这样的情况。

除了上述问题，经常会出现由返回的 Hessiannls.lm是不可逆的（特别是当某些参数在边界上时），所以我无法得到协方差矩阵的估计。另一方面，“TRR”算法（在 Matlab 中）几乎总是通过计算解点处的雅可比来给出估计。我认为这很有用，但我也确信 R 优化算法（我尝试过的那些）没有这样做是有原因的。我想知道我是否错了，通过使用 Matlab 计算协方差矩阵的方法来获得参数估计的标准误差。

最后一点，我在上一篇文章中声称，Matlablsqnonlin在几乎所有情况下都优于 R 的优化功能。我错了。从上面的示例中可以看出，如果在 R 中也实现，则 Matlab 中使用的“信任区域反射”算法实际上更慢（有时慢得多）。但是，它仍然比 R 的基本优化算法更稳定并达到更好的解决方案。

我想使用加权最小二乘法估计 GEV（广义极值）分布的参数。我使用 R，并且我发现了一个名为 nls 的函数，我认为它可以用于此目的。它要求一个公式和一个可选的数据集。我想 GEV 公式和年度最大值系列应该在这里，但我不确定如何。有没有人使用过 nls 并且对如何做到这一点有任何想法？

该错误表明 y 丢失。y 是我们优化 GEV 参数时得到的，因此对于所有 x（也取决于权重），y 变得尽可能接近 x。所以 y 在我们估计 GEV 参数之前是未知的……

感谢您的初步回复。

假设，我有一个矩阵；

如果我想使用 apply 函数将以下 nls 函数应用于每一行。

我该如何编程？同样，由于k响应变量直观地是上述矩阵的行。

我有一个带有动态 SQL 的存储过程，它创建一个表并调用另一个过程将一些值插入到表中。存储过程还设置了一些会话设置，其中之一是NLS_DATE_FORMAT.

程序运行时，此参数不起作用。我已经尝试在SYSTEM（所有者）和ADMIN具有 DBA、Connect 和 Resource 权限的用户下运行该过程，但它总是以格式DD-MON-RR而不是所需的MM/DD/YYYY. 在 SQL Developer 中，在 DBA->Database Configuration->Current Database Properties 下，NLS_DATE_FORMAT也以DD-MON-RR.

有没有办法为整个数据库改变这个？我找到并尝试了以下方法，但它根本不起作用（这包括停止和重新启动数据库）：

我查看了 SPFILE 和 init.ora 的答案，但我发现最好的是一个触发器，它会在每个用户登录后设置值。我不反对这一点，但我想知道是否有一种更全局的方式来设置参数一次，而无需创建设置以下会话参数的触发器：

这是我的存储过程的相关部分：

一旦过程运行（并调用后续过程来插入值），当我打开表时，对于任何用户，NLS_DATE_FORMAT都没有改变（即它仍然是格式DD-MON-RR而不是MM/DD/YYYY）。

谢谢。

我想获取一周第一天的日期，但我希望它依赖于 NLS 参数。说，当我在美国运行它时，它应该给我星期天的日期，但在土耳其它应该给我星期一..

我怎样才能让它依赖？

我希望用公式 > r² = (xh)²+(yk)² 计算圆拟合的半径的预测区间。r-圆的半径，x，y，是高斯坐标，h，k，标记拟合圆的中心。

问题是，predict()不适用于 nls.lm，因此我正在尝试使用 nlsLM 计算圆拟合。（我可以手动计算，但在创建我的 Designmatrix 时遇到了麻烦）。

所以这就是我接下来尝试的：

这导致：

问题 1a：如何nlsLM()使用圆形拟合？（优点是泛型predict()可用。问题 1b：如何获得我的圆拟合的预测区间？

线性回归的例子（这就是我想要的圆形回归）

亲切的问候

编辑摘要：

Edit1：重新排列 nlsLM 中的公式，但参数 (h,k,r) 结果现在在 out 和 out1 中有所不同...

Edit2：添加了 2 个维基百科链接，用于澄清所用术语的 puprose：（参见下文）

置信区间

预测区间

Edit3：问题的一些改写

Edit4：添加了线性回归的工作示例