R：故障嵌合用NLS 4-参数曲线L型

我的数据集：R：故障嵌合用NLS 4-参数曲线L型

mydata<-structure(list(t = c(0.208333333, 0.208333333, 0.208333333, 0.208333333, 
1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 14, 14, 14, 14, 15, 15, 15, 15, 16, 16, 
16, 16, 0.208333333, 0.208333333, 0.208333333, 0.208333333, 1, 
1, 1, 1, 2, 2, 2, 2), parent = c(1.2, 1.4, 0.53, 1.2, 1, 0.72, 
0.93, 1.1, 0.88, 0.38, 0.45, 0.27, 0.057, 0.031, 0.025, 0.051, 
0.027, 0.015, 0.034, 0.019, 0.017, 0.025, 0.024, 0.023, 0.29, 
0.22, 0.34, 0.19, 0.12, 0.092, 0.41, 0.28, 0.064, 0.05, 0.058, 
0.043)), .Names = c("t", "Ct"), row.names = c(325L, 326L, 
327L, 328L, 341L, 342L, 343L, 344L, 357L, 358L, 359L, 360L, 373L, 
374L, 375L, 376L, 389L, 390L, 391L, 392L, 401L, 402L, 403L, 404L, 
805L, 806L, 807L, 808L, 821L, 822L, 823L, 824L, 837L, 838L, 839L, 
840L), class = "data.frame")

功能被装配是一个L型曲线;也就是说，它的弯曲点TB之后变平关：

hockeystick<-function (t, C0, k1, k2, tb) 
{ 
    Ct = ifelse(t <= tb, C0 -k1 * t, C0 -k1*tb -k2*t) 
}

装修中使用NLS：

start.hockey<-c(C0=3,k1=1,k2=0.1,tb=3) 
nls(log(Ct)~hockeystick(t,C0,k1,k2,tb),start=start.hockey,data=mydata)

不管我用什么样的起始值，我总是得到这样的错误：

Error in nlsModel(formula, mf, start, wts) : 
    singular gradient matrix at initial parameter estimates

我尝试了port和标准nls方法。我尝试了线性化（在这里显示）和模型的正常状态，但都不起作用。

编辑：根据卡尔的建议，我尝试将模型拟合到数据集，我首先对每个t值的Ct值进行平均，然后仍然得到错误。

编辑：有点改变模型，所以k2值是积极的，而不是消极的。负值在动力学上没有意义。

来源

2014-09-11 Pinemangoes

尝试绘制'L型（MYDATA $吨，C0，K1，K2，TB）''VS MYDATA $ t'。这不是曲棍球棒。此外，你重复的't'值几乎可以保证回归失败。 – 2014-09-11 13:38:57

因此，一般来说，我最好将回归拟合为每个t值的平均值？ hockeystick是线性化的形式，所以y轴是对数单位。 – Pinemangoes 2014-09-11 13:58:08

tb是曲棍球模型的'弯曲点'，即曲线改变其“下降速度”的点。 – Pinemangoes 2014-09-11 14:06:36

我还没有完全解决nls()问题，但我有几点建议。

首先，我建议稍微修改您的曲棍球棒的功能，使其连续在断点处：

hockeystick<-function (t, C0, k1, k2, tb) 
{ 
    Ct <- ifelse(t <= tb, C0 -k1 * t, C0 -k1*t -k2*(t-tb)) 
}

目测：

par(las=1,bty="l") ## cosmetic 
plot(log(Ct)~t,data=mydata) 
curve(hockeystick(x,C0=0,k1=0.8,k2=-0.7, tb=3),add=TRUE)

enter image description here

我做k2这里为负，所以第二阶段的递减斜率为减去 th在第一阶段。

start.hockey <- c(C0=0,k1=0.8,k2=-0.7, tb=3) 
nls(log(Ct)~hockeystick(t,C0,k1,k2,tb), 
         start=start.hockey,data=mydata)

模型使用断点往往在参数不可微，但我不太看到，这里是一个问题......

这并不工作：

library(bbmle) 
m1 <- mle2(log(Ct)~dnorm(hockeystick(t,C0,k1,k2,tb), 
        sd=exp(logsd)), 
      start=c(as.list(start.hockey),list(logsd=0)), 
      data=mydata)

参数是合理的（并且与起始值不同）：

coef(summary(m1)) 
##   Estimate Std. Error z value  Pr(z) 
## C0 -0.4170749 0.2892128 -1.442104 1.492731e-01 
## k1  0.6720120 0.2236111 3.005271 2.653439e-03 
## k2 -0.5285974 0.2400605 -2.201934 2.766994e-02 
## tb  2.0007688 0.1714292 11.671108 1.790751e-31 
## logsd -0.2218745 0.1178580 -1.882558 5.976033e-02

剧情预测：

pframe <- data.frame(t=seq(0,15,length=51)) 
pframe$pred <- predict(m1,newdata=pframe) 
with(pframe,lines(t,pred,col=2))

enter image description here

来源

2014-09-11 14:23:08

感谢您的全面回答。是的，你从'tb'修改为't-tb'是一个很大的改进。今晚晚些时候我回到家后，我会检查你的答案的其余部分。 – Pinemangoes 2014-09-11 14:28:04

你能解释一下为什么你用'hockeystick（）'包装'dnorm'函数来估计？另外，对于这个特定的化合物，我可能需要在't'的2-10范围内得到数据...... – Pinemangoes 2014-09-11 18:30:01

另外，在拟合过程中似乎'tb'参数完全没有改变。无论我在hockey.start中使用的值是否保存在最终的参数集中。虽然我通常可以根据数据做出有根据的猜测，但我无法在纸上写出这样的结论。 – Pinemangoes 2014-09-11 18:37:17

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