Question

我有一个ODE方程系统，我试图适应生成的数据，合成或实验室。我感兴趣的最终产品是参数和它的估计误差。我们将R包FME与modCost和modFit一起使用。例如，ODE系统可以这样定义：

eqs <- function (time, y, parms, ...) {
  with(as.list(c(parms, y)), {
     dP <- k2*PA - k1*A*P  # concentration of nucleic acid
     dA <- dP  # concentration of free protein
     dPA <- -dP
list(c(dA,dP,dPA))
}
}

包含参数k1和k2以及变量A,P和PA。我导入数据（未显示）并定义modFit

中使用的成本函数

cost <- function(p, data, ...) {
  yy <- p[c("A","P","PA")]
  pp <- p[c("k1", "k2")]
  out <- ode(yy, time, eqs, pp)
  modCost(out, data, ...)
}

我使用parms向量设置了一些初始条件，然后使用

进行拟合

fit <- modFit(f = cost, p = parms, data = dat, weight = "std", 
    lower = rep(0, 8), upper = c(600,100,600,0.01,0.01), method = "Marq")

然后我做了最后的ode以获得最佳参数的生成拟合，Bob是你的叔叔，以及繁荣的估计参数。输入数字并不重要，我希望我的流程大纲对于使用此软件包的人来说清晰可读。

我的问题和疑问围绕两件事：我是科学家，物理学家，估计参数的误差对于报告很重要。我可以以某种方式从MFE生成估计的错误，或者是否有单独的包用于那种返回？

Answer 1

我不明白你的观点。你可以使用：

summary(fit)

看到标准。错误。

使用R中的FME ODE模型拟合的参数估计

1 个答案: