Question

我正在尝试使用SSgompertz安装数百个gompertz形状的曲线。数据集有三列，带有“x”和“y”值，以及一个编码列，用于将数据分成不同的样本：“GROUPING”。之后，参数将用于使用predict（）从y轴上的固定点确定所有样本（拟合点方法）的x。

在使用此代码将参数输入到predict（）之前，我设法将多个多项式拟合到数据中：

参数＆lt; -lmList（x~poly（y，3，raw = TRUE）| GROUPING，data = data，na.action = na.omit）

虽然适合他们中的许多人并不是很好。理想情况下，我可以使用非线性回归将数据拟合到gompertz曲线。所以我尝试了这个：

参数＆lt; -nlsList（y~SSgompertz（x，Asym，xmid，scal）| GROUPING，data = dataframe）

然而，无法获得拟合的情况（不良样本或非典型曲线形状）会导致错误并停止整个过程。

EG。 “迭代超过最大值50”

有没有办法忽略不建模的样本，但保留参数？

编辑：我已经尝试过按照建议使用循环，但是我无法让它工作（请参阅下面的脚本）。输出也不能输入coef（）

uniq <- unique(unlist(data$GROUPING)) 
results=list()
for (i in uniq){
Singledata <-data[which(data$GROUPING ==uniq[i]), ]
x<-Singledata$x
y<-Singledata$y
ModelSS <- tryCatch(nls(y~SSgompertz(x, Asym, xmid, scal)))
print(ModelSS)
results[i] = ModelS
}
coef(results)

有人可以帮我理解我哪里出错吗？

示例数据：

data<-data.frame(x=c(0,1,2,4,8,16,32,64,0,1,2,4,8,16,32,64,0,1,2,4,8,16,32,64),
                 y=c(70,90,160,250,410,510,610,650,
                     NA,NA,NA,NA,NA,NA,NA,NA,
                     70,90,160,250,410,510,610,650),
                 GROUPING=c(1,1,1,1,1,1,1,1,
                            45,45,45,45,45,45,45,45,643,643,643,643,643,643,643,643))

Answer 1

nlsList已在内部使用try。您的问题似乎是na.action设置（na.fail是默认设置）。使用na.omit：

nlsList(y~SSgompertz(x, Asym, xmid, scal)|GROUPING, data=data, na.action = na.omit)
#Call:
#  Model: y ~ SSgompertz(x, Asym, xmid, scal) | GROUPING 
#   Data: data 
#
#Coefficients:
#       Asym     xmid     scal
#1   618.774 2.031473 0.831752
#643 618.774 2.031473 0.831752

Degrees of freedom: 16 total; 10 residual
Residual standard error: 30.44042

适合多个Gompertz曲线并跳过R中的错误（nlsList和SSgompertz）

1 个答案: