Question

我想估计非线性模型的参数。显然我的初始值有问题。

我的数据集具有以下结构，其中列为：

color Lum ruido Dist RT Resp RT.ms Condicion

有7920行。

有四种不同的颜色= [0,90,180,270];三个亮度= [13,19,25];和两种类型的噪声= [1,2] - > 4x3x2 = 24个条件。

这些是值Dist：

        if( ColorCase == 0 || ColorCase == 180)  
            DistTemp = [0.003; 0.004; 0.005; 0.006; 0.007; 0.008; 0.01; 0.015; 0.02; 0.03; 0.05];
        elseif(ColorCase == 90 || ColorCase == 270)
            DistTemp = [0.007; 0.008; 0.009; 0.01; 0.015; 0.02; 0.03; 0.04; 0.05; 0.06; 0.07];
        end

我为每种可能的组合采取了30项措施。

当我只合并两个变量时，它可以工作：

RT0_K.nls <- nls(RT.ms ~ RT0[Condicion] + K[Condicion]/(Dist^n), 
                 data = ICM,
                 start = list(RT0 = rep(300,24),K = rep(1,24),n=1))

但是当我合并3个变量时，会抛出错误：

> RT0_K.nls <- nls(RT.ms ~ RT0[Condicion] + K[Condicion]/(Dist^n[Condicion]), 
 data = ICM, start = list(RT0 = rep(300,24),K = rep(1,24),n=rep(1,24)))

Error in nls(RT.ms ~ RT0[Condicion] + K[Condicion]/(Dist^n[Condicion]),  : 
 singular gradient

你能帮我找一个解决方案吗？

非常感谢。

使用NLS的奇异梯度

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