# basic model > model_basic <- nlme(wt ~ a*(1+b*exp(-k*t))^m, + data=df_phen_group, + fixed=a+b+k+m ~ 1, + random=a+k ~ 1, + start=c(155, 65, 2.5, 70)) Error in chol.default((value + t(value))/2) : the leading minor of order 2 is not positive definite >
时间: 2024-01-18 16:04:22 浏览: 26
这个报错通常是由于模型初始值的问题导致的。可以尝试修改初始值,或者检查数据是否有异常值等问题。如果初始值的选择不太明确,可以尝试使用其他优化算法(如全局优化算法)来寻找更好的初始值。例如,可以使用nls()函数来拟合基本模型,并使用其输出的参数作为初始值,如下所示:
```
# 使用nls()函数拟合基本模型,并获取参数估计值
basic_fit <- nls(wt ~ a*(1+b*exp(-k*t))^m,
data=df_phen_group,
start=list(a=155, b=65, k=2.5, m=70))
start_vals <- coef(basic_fit)
# 使用nlme()函数拟合基本模型,并使用nls()输出的参数作为初始值
model_basic <- nlme(wt ~ a*(1+b*exp(-k*t))^m,
data=df_phen_group,
fixed=a+b+k+m ~ 1,
random=a+k ~ 1,
start=start_vals)
```
在这里,我们首先使用nls()函数来拟合基本模型,并使用其输出的参数作为初始值。然后,我们使用nlme()函数来拟合基本模型,并使用nls()输出的参数作为初始值。这样就可以避免初始值选择不好导致的报错问题。
相关问题
> # basic model > model_basic <- nlme(wt ~ a(1+b*exp(-k*t))^m, + data=df_phen_group, + fixed=a+b+k+m ~ 1, + random=a+k ~ 1, + start=c(20, 10, 0.03, 0.5)) Error in a(1 + b * exp(-k * t)) : could not find function "a"
在这段代码中,a(1+b*exp(-k*t))^m 并不是一个合法的R表达式,因此R会报错。如果你想使用幂函数的形式来拟合生长曲线,可以使用以下代码:
```
model_basic <- nlme(wt ~ a * (1 + b * exp(-k * t))^m,
data=df_phen_group,
fixed=a+b+k+m ~ 1,
random=a+k ~ 1,
start=c(20, 10, 0.03, 0.5))
```
在这里,我们将幂函数的形式改为了a*(1+b*exp(-k*t))^m的形式,并且在拟合时需要提供一个初始值m。这样就可以使用nlme函数来拟合基本模型了。
# basic model model_basic <- nlme(wt ~ a(1+b*exp(-k*t))^m, data=df_phen_group, fixed=a+b+k+m ~ 1, random=a+k ~ 1, start=c(a=300,b=4,k=0.05,m=70))应该怎么改
这段代码使用`nlme`函数拟合了一个非线性模型,其中`wt`是因变量,`a`、`b`、`k`、`m`是模型参数,`t`是自变量。如果您想修改该模型,可以根据需要更改参数、拟合方法等。
以下是一些可能的修改示例:
1. 更改因变量:将`wt`替换为其他名称或其他变量。
2. 更改自变量:将`t`替换为其他名称或其他变量。
3. 更改模型形式:根据需要更改模型的函数形式,例如将`a(1+b*exp(-k*t))^m`替换为其他函数。
4. 更改参数:可以根据需要更改初始参数值、固定参数、随机效应等。
下面是一些可能的修改示例代码:
1. 如果您想将因变量`wt`替换为其他变量`y`,可以将代码修改为:
```
# basic model with y as response variable
model_basic <- nlme(y ~ a(1+b*exp(-k*t))^m,
data=df_phen_group,
fixed=a+b+k+m ~ 1,
random=a+k ~ 1,
start=c(a=300,b=4,k=0.05,m=70))
```
2. 如果您想将自变量`t`替换为其他变量`x`,可以将代码修改为:
```
# basic model with x as predictor variable
model_basic <- nlme(wt ~ a(1+b*exp(-k*x))^m,
data=df_phen_group,
fixed=a+b+k+m ~ 1,
random=a+k ~ 1,
start=c(a=300,b=4,k=0.05,m=70))
```
3. 如果您想将模型函数修改为其他形式,例如`a*exp(b*t)+c`,可以将代码修改为:
```
# modified model with a*exp(b*t)+c as model function
model_modified <- nlme(wt ~ a*exp(b*t)+c,
data=df_phen_group,
fixed=a+b+c ~ 1,
random=a ~ 1,
start=c(a=300,b=-0.05,c=70))
```
4. 如果您想修改参数,例如将初始参数值修改为`a=500,b=2,k=0.01,m=50`,可以将代码修改为:
```
# modified model with different starting values
model_modified <- nlme(wt ~ a(1+b*exp(-k*t))^m,
data=df_phen_group,
fixed=a+b+k+m ~ 1,
random=a+k ~ 1,
start=c(a=500,b=2,k=0.01,m=50))
```
注意,以上示例代码仅供参考,具体修改应根据您的实际需求进行。
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