R 中的非线性最小二乘法：eval（predvars，data，env）中的错误：找不到对象

Question

我试图在 R 中安装一个 gnls 函数并抛出一个错误： Error in eval(predvars, data, env) : object A not found 不确定我哪里出错了。

set.seed(111)
y.size <- rnorm(100,4,1)
p <- rnorm(100,5,1)

df <- data.frame(p, y.size)

# fit generalised nonlinear least squares
require(nlme)
mgnls <- gnls(y.size ~  ((A *((p*K/Ka)-1))-1)* log(p), 
              start = list(A = c(-1,-10), 
                           K = c(800,3000), 
                           Ka = c(35000,45000)),
              data = df)
plot(mgnls) # more homogenous

对于任何需要更多信息的人：我正在努力跟进

Answer 1

我看到有 2 个问题。首先我不明白约定list(A = c(-1,-10), K = c(800,3000),Ka = c(35000,4500))。一般只用1个值来初始化起始值。

其次，您的等式定义 K/Ka 两个值都是可调参数。这将导致错误，因为 K 和 Ka 的值有无数个，它们的计算结果相同。最好将一个值设置为常数或定义一个等于比率的新值。

set.seed(111)
y.size <- rnorm(100,4,1)
p <- rnorm(100,5,1)

df <- data.frame(p, y.size)

# fit generalised nonlinear least squares
require(nlme)
mgnls <- gnls(y.size ~  ((A *((p*K_Ka)-1))-1)* log(p), 
              start = list(A = -5,   K_Ka = 0.5),
               data=df)
plot(mgnls) # more homogenous

R 中的非线性最小二乘法：eval（predvars，data，env）中的错误：找不到对象

Non-linear least squares in R: Error in eval(predvars, data, env) : object not found

r

nonlinear-functions

nls

nonlinear-optimization

log-likelihood