Nls R 오류를 완화하는 가장 좋은 방법

믿을 수 없는 nls 오류 오류 코드가 표시되면 이 가이드가 도움이 될 것입니다.

이 소프트웨어는 모든 컴퓨터 문제에 대한 해답입니다.

nls 함수는 사용 가능한 최신 매개변수 추정치의 수치적 부정확성을 현재 잔차 제곱합에 대해 자세히 조사하는 대체 상대 편향 수렴 테스트를 사용합니다. 이 기술은 $$y=f(x, theta) + epsilon$$(var(eps) > 0)과 같은 데이터에 적합합니다.

최근에 그를 물었습니다. 내 의도는 같았습니다. 하나의 인공적인 것을 만들고 모델링하는 것입니다. 기본 원인은 @whuber 다음 @marco에 의해 제공됩니다. 이러한 모델은 확인되지 않았지만 확인되지 않았습니다. NLS가 정확히 다음과 같은 주요 사실 특징을 최소화한다는 사실을 알아내려면:

$(a,b,m,r,c)$의 임의의 문제 집합으로 인해 최소화된다고 가정해 보겠습니다. 대부분의 매개변수 세트 $(a,br^-m,0,r,c)$는 일반적으로 최소화되는 함수와 동일한 값을 반환하는 경우가 많습니다. 따라서 사람의 체적은 표시되지 않습니다. 즉, 단일 솔루션이 거의 없습니다.

그러면 왜 그라디언트가 유일한 것인지 알기가 그리 어렵지 않습니다. 할당

특정 불완전한 순위일 수 있으므로 nls에 정확히 하나의 종류의 그래디언트 메시지를 제공할 가능성이 매우 높습니다.

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  • 주 오류가 전체 모델에서 드러났습니다.

    <제목>

    설명

    최소 제곱법을 사용하여 비선형(가중) 수학적 기대치를 계산합니다. 비선형 신뢰도 모델의 매개변수입니다.

    사용

    nls(공식, 데이터, 시작, 제어, 알고리즘,    경로, 하위 집합, 아령, na.action, 모델,    더 나은, 더 높은, ...)

    인수

    공식

    비선형 모델 유형 공식 변수 및 설정 . 수식은 일반적으로 필요에 따라 적용됩니다.

    데이터

    변수의 유형을 평가하는 선택적 데이터 프레임 formulaweights입니다. 그것은 또한 올릴 수 있습니다 또는 환경이지만 아마도 매트릭스가 아닐 것입니다.

    시작

    이름이 지정된 목록 또는 브랜드 숫자 관련 벡터를 시작합니다. 추정. start가 완료되지 않은 경우(그리고 formula가 완료되지 않은 경우) 자동 시작 기능이 있는 새 모델, selfStart 참조), 양호, 완전 저렴 start에 대해 생각해 보세요(if algorithm != "plinear").

    관리

    매개변수로 인해 구동되는 선택적 목록입니다. 보다 nls.control 사용자 정의 컨트롤을 설명합니다. 가치와 그 구체적인 영향.

    알고리즘

    알고리즘의 사용을 지정하는 문자열. 사실상 공식은 가우스-뉴턴 알고리즘입니다. 다른 모든 가능한 값은 Golub-Pereira 알고리즘에 대한 일반적인 "선형"입니다. 최소 제곱에 의한 분수 선형 차량은 또한 "port"에 대해 포트 선택 알고리즘 “nl2sol” – 참조 연결. 축약형으로 존재할 수 있습니다.

    구독

    훌륭한 반복과 관련된 추적이 있는지 여부를 나타내는 부울 강화를 공표해야 합니다. 기본값은 단순히 FALSE입니다. 언제 TRUE 상수(가중)제곱합 플러스 윤리적 매개변수는 함께 반복이 끝날 때 인쇄되는 것 같습니다. 내 "plinear" 알고리즘을 사용하는 경우 조건 선형 매개변수 보험 견적은 비선형 매개변수에 빠르게 인쇄됩니다. 세부. 이러한 "port" 알고리즘이 사용된 경우 주요 야망 함수의 인쇄된 값은 일반적으로 (가중된) 나머지 유형의 절반입니다. 제곱으로 합합니다.

    하위 집합

    nls error r

    관측값에 대해 설계된 부분 집합을 지정하는 선택적 벡터 만드는 과정에서 잘 사용될 수 있습니다.

    무게

    사용 가능한 벡터(고정) 가중치 수입니다. 언제 함수의 대상 쓰기는 현재 가중치가 적용된 최소 제곱 수입니다.

    조치 없음

    어떤 일이 일어나는지를 결정하는 속성 컴퓨터 개인 데이터에 NA가 포함된 경우. 기본값은 지속적으로 설정됩니다. 옵션 동안 na.action 옵션 na.fail 정의되지 않은 구성으로 발견된 경우 항상 on.lower를 지불하지 마십시오. 값 no.exclude 유용할 수 있습니다.

    모델

    논리. 충실한 경우 모델 시스템은 다음과 같이 반환됩니다. 객체. 실제 기본값은 일반적으로 FALSE입니다.

    아래로, 위로

    에 재현된 하한 및 상한 벡터 때때로 시작하는 동안 자신을 찾을 수 있습니다. 확실히 지정하지 않으면 모든 옵션 우리는 그가 진정으로 자유롭기 위해 노력하고 있다고 생각합니다. 제한 사항은 다음으로만 사전 소유할 수 있습니다. 알고리즘 "포트". 감지되지 않은 상태로 유지되며 다음과 같은 경우 좋은 경고를 받습니다. 다른 알고리즘 때문입니다.

    nls error r

    추가 선택적 근거. 존재하지 않습니다.

    의미

    당 1개

    m

    거의 모든 중요한 모델을 포함하는 목록 개체 nlsModel.

    데이터

    R에 대한 특이 기울기 오류란 무엇입니까?

    전체 열 순위가 거부되면 의심할 여지 없이 특별한 “singular gradient” 메시지가 발행되고 반복이 중지됩니다. 전반적으로 이것은 모델이 일반적으로 과도하게 매개변수화되었으며 초기 근사값이 노력 없이 선택되었음을 나타냅니다. nls 전화에서 trace=TRUE를 사용하거나 빌드 진행 상황을 지켜보십시오.

    각 데이터로 nls를 전달하는 표현식 논쟁. 실제 데이터 값은 환경과 관련하여 사용할 수 있습니다. 정확한 구성요소 m.

    통화

    여러 구성 요소에 의해 생성된 등가 호출, 특히 알고리즘.

    없음.액션

    "na.action" 제안(있는 경우) 모델 프레임.

    데이터 클래스

    속성 "dataClasses"(있는 경우)가 다수에 첨부됨 "terms" 속성은 정확한 템플릿 구조에 바인딩됩니다.

    모델

    model이 TRUE를 조언하는 경우, 가장 중요한 모델의 구조입니다.

    무게

    weights가 주어지면 가중치에.

    구성

    악기 정보를 나열합니다.

    관리

    컨트롤, list 가젯 control 사용 인수.

    융합, 대사관

    "Port"와 동일한 알고리즘에 대해서만, 새 메시지로 완전히 새로운 통합 코드(수렴으로 인한 0)를 삽입합니다.

    대부분의 사람들이 여기에 있기 때문에 그것들을 사용하는 것은 쓸모가 없습니다. <코드>

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