拟合逻辑曲线，获取每条记录的参数

Question

我正在尝试拟合一条简单的逻辑曲线，1 个响应 ~ 1 个预测变量。

library("drc")
mL <- drm(percent_farm_tractor ~ year, data = final.df, fct = L.3(), 
type = "continuous")
summary(mL)
plot(mL)
coef(mL)
modelFit(mL)

我习惯使用逻辑回归作为分类方法，而这些包的使用对我来说非常陌生。此模型 returns 下面的摘要和拟合图：

模型总结

情节

我理解"b"是斜率，"d"是上限，"e"是拐点。为了提供一些背景信息，我正在查看给定年份每个县的拖拉机数量，并希望它遵循 S 曲线。所以我正在寻找这 3 个参数，但针对我数据集中的每个县。

Answer 1

类似于：

library(drc)

将数据框拆分为数据框列表，每个县一个：

split_df <- split(final.df, final.df$county)

将模型拟合到数据集的函数和return系数：

fitfun <- function(d) {
    mL <- drm(percent_farm_tractor ~ year, data = d, fct = L.3(), type = "continuous")
    return(coef(mL))
}

将函数应用于每个数据块：

lapply(split_df, fitfun)

Fitting a Logistic Curve, obtain parameters for each record