我想拟合以下广义非线性模型:Probit(G)=K+1/Sigma*(Temp-T0)*Time.作为天真的模特,我创造Probits(G)了qnorm(G)然后适合了Nonlinear Model.但我想,以适应Nonlinear Model与logit链接类似glm的功能R.如果有人帮我配合带logit链接的广义非线性模型,我将非常感激R.在此先感谢您的帮助.
Data <-
structure(list(Temp = c(23L, 23L, 23L, 23L, 23L, 23L, 23L, 23L,
27L, 27L, 27L, 27L, 27L, 27L, 33L, 33L, 33L, 33L, 33L, 33L, 33L,
35L, 35L, 35L, 35L, 35L), Time = c(144L, 168L, 192L, 216L, 240L,
264L, 288L, 312L, 120L, 144L, 168L, 192L, 216L, 240L, 72L, 96L,
120L, 144L, 168L, 192L, 216L, 96L, 120L, 144L, 168L, 192L), G = c(15,
25.5, 27, 28, 28.5, 39.5, 41.5, 43, 13, 21.5, 29.5, 30.5, 32.5,
35, 13.5, 28, 32.5, 33.5, 35, 39.5, 42, 6.5, 30, 39.5, 57, 58.5
)), .Names = c("Temp", "Time", "G"), class = "data.frame", row.names = c(NA,
-26L))
Data$GermRate <- 1/Data$Time
Data$Probits <- qnorm(p=Data$G/100) # Get Probits
fm1 <-
nls(
formula= Probits ~ K+1/Sigma*(Temp-T0)*Time
, data=Data
, start=list(K=1, Sigma=2, T0=2)
#, algorithm= "port"
)
fm1Summary <- summary(fm1)
fm1Coef <- summary(fm1)$coef
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您可以使用gnm用于广义非线性模型的包来拟合此类型的模型.这需要一些工作,因为gnm使用类的预定义函数"nonlin"来指定模型中的非线性项,并且包提供的那些通常不足以指定任意非线性函数.但是,可以定义"nonlin"要使用的自定义函数gnm.
在你的模型中,k 是一个线性参数,所以我们只需要担心第二个术语.这可以通过以下"nonlin"功能指定
customNonlin <- function(Temp, Time){
list(predictors = list(sigma = 1, t0 = 1),
variables = list(substitute(Temp), substitute(Time)),
term = function(predLabels, varLabels) {
sprintf("1/%s * (%s - %s) * %s",
predLabels[1], varLabels[1],
predLabels[2], varLabels[2])
})
}
class(customNonlin) <- "nonlin"
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在返回的列表中,
predictors指定sigma并且t0是具有单个截距项的预测变量(即,是单个参数).variables指定有两个变量,由用户通过Temp和Time参数提供.term 指定用于创建术语的去除数学表达式的函数,给定预测变量和变量的标签.有关"nonlin"函数的更多细节可以在gnm插图的第3.5节中找到.
现在我们可以尝试按如下方式拟合您的模型
mod1 <- gnm(cbind(G, 100 - G) ~ customNonlin(Temp, Time), family = binomial,
data = Data, start = c(1, 2, 2))
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请注意,glm默认情况下,拦截会添加到公式中,此处将表示k.尽管起始值远离解决方案,但此时gnm会满足收敛标准,因此算法不会执行任何迭代.在这种情况下一个更好的起点估计sigma需要gnm收敛的东西更明智
mod2 <- gnm(cbind(G, 100 - G) ~ customNonlin(Temp, Time), family = binomial,
data = Data, start = c(1, 2000, 2))
mod2
Call:
gnm(formula = cbind(G, 100 - G) ~ customNonlin(Temp, Time), family = binomial,
data = Data, start = c(1, 2000, 2))
Coefficients:
(Intercept) sigma t0
-2.589 1915.602 8.815
Deviance: 53.53157
Pearson chi-squared: 49.91347
Residual df: 23
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其实这是可以使用指定这个模型Mult所提供的功能gnm,只要你不介意重新参数化模型:
mod3 <- gnm(cbind(G, 100 - G) ~ Mult(1, 1 + offset(Temp), offset(Time)),
family = binomial, data = Data,
start = c(1, 1/2000, -2))
mod3
Call:
gnm(formula = cbind(G, 100 - G) ~ Mult(1, offset(Temp) + 1, offset(Time)),
family = binomial, data = Data, start = c(1, 1/2000, -2))
Coefficients:
(Intercept)
-2.588874
Mult(., 1 + offset(Temp), offset(Time)).
0.000522
Mult(1, . + offset(Temp), offset(Time)).
-8.815152
Deviance: 53.53157
Pearson chi-squared: 49.91347
Residual df: 23
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参数的功能在term返回的列表的组件中指定customNonlin,您可以通过该组件查看
customNonlin(Temp, Time)$term(c("sigma", "t0"), c("Temp", "Time"))
"1/sigma * (Temp - t0) * Time"
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因此,如果您只想更改功能表单,则需要修改该term功能.如果要添加/删除参数,还需要修改predictors组件中的列表.同样,如果新术语要求您添加/删除变量,则可以修改该variables组件.