R nlsLM / nls 拟合质量低数据点数

Question

虽然我使用 minpack.lm 中的 nlsLM 一段时间并取得了很好的效果，但我现在在拟合质量方面面临意想不到的麻烦，因为提供的数据点较少。

在示例中，您会看到一个拟合有 750 个数据点，另一个拟合有大约 50 个数据点。

这是一个单指数拟合 B(1-exp(-x*tm))+C，其中 C 和 B 是预定义的，tm 是时间。

示例数据：

mxf <- structure(list(tm = c(0.604, 0.705, 0.805, 0.905, 1.005, 1.105, 
1.205, 1.305, 1.405, 1.505, 1.605, 1.705, 1.805, 1.905, 2.005, 
2.104, 2.204, 2.304, 2.405, 2.505, 2.605, 2.705, 2.805, 2.905, 
3.005, 3.105, 3.205, 3.305, 3.405, 3.505, 3.605, 3.705, 3.805, 
3.905, 4.005, 4.105, 4.205, 4.305, 4.405, 4.505, 4.605, 4.705, 
4.804, 4.904, 5.004), mxxp1m = c(15.2, 24.5, 30.1, 35.3, 38.6, 
40.9, 42.7, 46.3, 47.1, 47.8, 48, 48.6, 51.1, 51.7, 52.6, 52.3, 
52.2, 51.8, 54.4, 54, 52.7, 51.7, 54.4, 52.5, 53.5, 52.8, 54, 
53.5, 52.5, 53.4, 52, 52.9, 52.7, 52.4, 53.7, 52.3, 53.1, 52.2, 
52.8, 53.1, 52.9, 53, 53.3, 51, 52.5)), .Names = c("tm", "mxxp1n"
), class = "data.frame", row.names = c("1", "2", "3", "4", "5", 
"6", "7", "8", "9", "10", "11", "12", "13", "14", "15", "16", 
"17", "18", "19", "20", "21", "22", "23", "24", "25", "26", "27", 
"28", "29", "30", "31", "32", "33", "34", "35", "36", "37", "38", 
"39", "40", "41", "42", "43", "44", "45"))

这是我在两个示例中使用的代码：

    mxf = data.frame(mxf,b,c)
    ## c = 0.2 (y starting point)
    ## d = 0.6 (y - span from start to end)

    fit = nlsLM(mxxp1m ~ b-(b*exp(-x*tm))+c, data = mxf, start = list(x=0.5))

我已经考虑过对值进行加权，或者更改 maxiter 选项，但没有得到足够好的结果。

Answer 1

终于自己找到了解决方案：

问题在于 nls 拟合算法无法处理 x-start 值（此处为时间范围）> 0。如果数据点从 t = 0.6 开始，则拟合无法正常工作。如果然后将其设置为 t = t-t[1]，则其工作正常。

因此，请始终修改您的 t 向量以 t = 0 开头，而不是 t = 0.603 之类的东西。

R nlsLM / nls 拟合质量低数据点数

R nlsLM / nls fitting quality with low datapoint number

r

nls