挖掘具有多个参数的 nlme 模型

Question

免责声明：

首先，我试图为一个可重现的例子创建一个模拟数据集，但是每当我创建一个随机集或取一部分真实数据时，模型都不会收敛。我看不到为没有真实数据的可重现示例提供必要的 material 的方法。如果认为有必要并且有人愿意提供帮助，我可以post真实数据
我认为这个 post 是在解决类似的想法，但评论没有解释如何解决 'hacking' 这个特殊的编码挑战。

Adding covariates to nlme model in R

我知道 issues/debate/literature 与数据挖掘有关，但无论如何都想解决这个问题。

概览：

使用来自多个站点的解释性非自然变量（自变量）对固着物种（因变量）的覆盖百分比进行建模。

在其他人的帮助下，我使用 R 中的 nlme 包创建了以下逻辑增长模型。百分比覆盖率依赖于四个模型参数。 Days 只是进行测量的天数。 MaxPop = 每个给定站点的最大人口（百分比覆盖 - 在 0 -100% 之间）。 Days50 = 50% 的 MaxPop 花费的时间（以天为单位）。 Hill = 通过拐点控制增长和斜率的滞后。 MaxPop、Days50 和 Hill 均由独立的非生物变量、温度、水加速度、盐度和 pH 值（必要时居中）组成。

Global_Model <- nlme(PercentCover ~ I(100 *((inv.logit(exp(MaxPop) *Days^Hill/(exp(Days50)^Hill + Days^Hill))-0.5)*2)),
                 data = Data15,
                 fixed = list(MaxPop ~ I(Temp-14) + Accel + I(Sal-30) + I(pH-8), LogDays50 ~ I(Temp-14) + Accel + I(Sal-30) +I(pH-8), Hill ~ I(Temp-14) + Accel + I(Sal-30) + I(pH-8)),
                 random = MaxPop ~1|Site,
                 start = c(11, -1, -1925,  1.6, 0, 7.4, -0.2, -776, 0.6, 0,  3.9, -.004, 2009, -0.3, 0), control = nlmeControl(maxIter=100), verbose = T)

我从一组预定义的理论模型开始，但我继续开发一个全局模型，因为所有非生物变量都是预先选择的，并且都有包含在模型中的理论原因。希望这会降低全局模型过度拟合的风险。

使用 MuMIn 包，我尝试使用 dredge(Global_Model) 到运行全局模型中的所有嵌套模型，但得到 "Error in FUN(X[[i]], ...) : subscript out of bounds"

我不确定如何着手尝试这个，因为每个模型参数（MaxPop、Day50 和 Hill）都由相同的四个独立变量组成。我想要运行一个测试参数内和参数间 IV 的每个排列的挖掘机。

问题：

是否可以在 nlme 中执行 'dredge-like' 过程？

怎么办？

______

非常感谢您的建议。

干杯！

Answer 1

您需要围绕 nlme 编写一个 "wrapper" 函数，将线性公式（例如 y ~ x1 + x2 + x3）映射到三个 nlme 分量：fixed 和 random（我假设你想对所有人保持相同的 model），然后将其提供给 dredge。这是可行的，但很棘手。

挖掘具有多个参数的 nlme 模型

dredge an nlme model with multiple parameters

r

nonlinear-functions

nlme