R中具有许多自变量（固定效应）的非线性模型

Question

我正在尝试拟合具有近 50 个变量 的非线性模型（因为存在年份固定效应）。问题是我有太多变量，我无法像

这样写下完整的公式

nl_exp = as.formula(y ~ t1*year.matrix[,1] + t2*year.matrix[,2] 
                        +... +t45*year.matirx[,45] + g*(x^d))
nl_model =  gnls(nl_exp, start=list(t=0.5, g=0.01, d=0.1))

其中 y 是二元响应变量，year.matirx 是 45 列矩阵（表示 45 个不同的年份），x 是自变量。需要估计的参数有t1, t2, ..., t45, g, d.

我有 t1, ..., t45, g, d 的良好起始值。但是我不想为这个非线性回归写一个很长的公式。

我知道如果模型是线性的，可以使用

简化表达式

l_model = lm(y ~ factor(year) + ...)

我在 gnls 函数中尝试了 factor(year) 但它不起作用。
另外，我也试过了

nl_exp2 = as.formula(y ~ t*year.matrix + g*(x^d))

nl_model2 = gnls(nl_exp2, start=list(t=rep(0.2, 45), g=0.01, d=0.1))

它也returns我的错误信息。

那么，有什么简单的方法可以写下R中的非线性公式和起始值吗？

Answer 1

由于您没有提供任何示例数据，我自己写了一个 - 它完全没有意义，而且模型实际上不起作用，因为它的数据覆盖率很差，但它明白了要点：

y <- 1:100
x <- 1:100
year.matrix <- matrix(runif(4500, 1, 10), ncol = 45)

start.values <- c(rep(0.5, 45), 0.01, 0.1) #you could also use setNames here and do this all in one row but that gets really messy
names(start.values) <- c(paste0("t", 1:45), "g", "d")
start.values <- as.list(start.values)

nl_exp2 <- as.formula(paste0("y ~ ", paste(paste0("t", 1:45, "*year.matrix[,", 1:45, "]"), collapse = " + "), " + g*(x^d)"))

gnls(nl_exp2, start=start.values)

这可能不是最有效的方法，但由于您可以将字符串传递给 as.formula，因此使用 paste 命令来构造您要执行的操作非常容易。

R中具有许多自变量（固定效应）的非线性模型

Nonlinear model with many independent variables (fixed effects) in R

r

non-linear-regression

random-effects