用dplyr拟合多个nls函数

我希望使用dplyr包中的group_by来适应多个nls函数，但我不确定如何传递多个起始值。我们举一个更简单的例子（见?nls为灵感）。用dplyr拟合多个nls函数

DNase1 <- subset(DNase, Run == 1) 
modelDNase1 <- DNase1 %>% 
    do(model = nls(density ~ 1/(1 + exp((xmid - log(conc))/scal)), 
      data = ., 
      start = list(xmid = 0, scal = 1), 
      algorithm = "plinear"))

所以我在这里适合一个单一的模型。但是，如果我想延长这个，所以我安装了以下内容：

DNase$Run <- factor(DNase$Run) 
modelDNase <- DNase %>% 
    group_by(Run) %>% 
    do(model = nls(density ~ 1/(1 + exp((xmid - log(conc))/scal)), 
      data = ., 
      start = list(xmid = 0, scal = 1), 
      algorithm = "plinear"))

我将如何通过对多个start参数？ purrr包是否有用？

来源

2016-03-14 nathaneastwood

莫非您将组的起始值添加到您的数据框中，然后执行类似'start = list（xmid =。$ xmid [1] ...）'？ – Gregor

嗯，我不这么认为。数据是长格式的（请参阅'data（DNase，package =“datasets”）'） – nathaneastwood

让我们改述一下：如果将起始值添加到数据框（每个组内重复的常量），我认为您可以使用方法在我的第一条评论中提出。我不确定'。$'语法是否可以工作，这可能是一个语法问题。如果你的列被称为'xmid'，你甚至可以做'start = list（xmid = xmid [1]，...）' – Gregor

（评论回答。）我的第一个猜测是正确的，.$语法似乎工作。

作为拾取起始值的便捷方式，请在新列中创建一个具有唯一组值和所需起始值的表格。知道任何关于这个数据，我分配他们随机：

starts = data.frame(Run = unique(DNase$Run), 
      xmid_start = rnorm(11, sd = 0.1), 
      scale_start = 1 + rnorm(11, sd = 0.1))

然后我们就可以加入这个以数据和进行，从每个分组给予模型拉出第一起始值：

mods = DNase %>% 
    left_join(starts) %>% 
    group_by(Run) %>% 
    do(model = nls(density ~ 1/(1 + exp((xmid - log(conc))/scal)), 
      data = ., 
      start = list(xmid = first(.$xmid_start), 
          scal = first(.$scale_start)), 
      algorithm = "plinear"))

来源

2016-03-14 20:37:35 Gregor

这是一个很好的解决方案。谢谢。我会留下来看看是否有其他方式，但除此之外，我对此感到满意。 – nathaneastwood

用dplyr拟合多个nls函数

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