R语言利用update将复合对称矩阵拟合到非线性混合效应模型中

可以使用R语言中的`nlme`包来拟合非线性混合效应模型，并利用`update`函数来将复合对称矩阵添加到模型中。

首先，需要安装和加载`nlme`包：

install.packages("nlme")
library(nlme)

然后，使用`gnls`函数拟合非线性混合效应模型。例如，假设我们有一个数据集`data`，其中`y`是响应变量，`x1`和`x2`是两个解释变量，`id`是组别变量，`t`是时间变量。我们想要拟合一个非线性混合效应模型，其中随机效应是针对组别的截距和斜率，而固定效应是非线性的：

model <- gnls(y ~ b0 + b1*x1 + b2*x2 + (b0 + b1*t + b2*t^2 | id), 
              data = data, start = c(b0 = 1, b1 = 0, b2 = 0))

上述代码中，`(b0 + b1*t + b2*t^2 | id)`表示随机效应，其中`b0`表示截距，`b1`和`b2`表示斜率，`t`是时间变量。`start`参数表示初始值。

接下来，我们可以使用`update`函数来将复合对称矩阵添加到模型中。例如，假设我们想要添加一个复合对称矩阵`G`，其中对角线元素为1，非对角线元素为0.5：

G <- matrix(0.5, ncol = length(unique(data$id)), nrow = length(unique(data$id)))
diag(G) <- 1
model <- update(model, corr = G)

上述代码中，`corr`参数表示相关矩阵，我们将其设置为复合对称矩阵`G`。

最后，我们可以使用`summary`函数来查看模型的拟合结果：

summary(model)

总之，我们可以使用R语言中的`nlme`包来拟合非线性混合效应模型，并利用`update`函数将复合对称矩阵添加到模型中。