Поэтому я изначально создаю график своих данных, используя разные точки, чтобы показать разные комбинации факторов.
plot(m, y, xlab='Body mass (kg)', ylab='Maximum oxygen uptake (litres/min)',
ylim=c(0.24,6.6), type='n')
points(m[s==0 & v==0], y[s==0 & v==0], pch=16, cex=0.6)
points(m[s==0 & v>0], y[s==0 & v>0], pch=1, cex=0.6)
points(m[s==1 & v==0], y[s==1 & v==0], pch=17, cex=0.6)
points(m[s==1 & v>0], y[s==1 & v>0], pch=2, cex=0.6)
Затем я подгонил нелинейную модель к своим данным, используя nls.
fitness0.st <- list(a0=2/3, a1=0, a2=0, a3=0, b0=coefs[1], b1=coefs[2],
b2=coefs[3], b3=coefs[4], g0=coefs[5], g1=coefs[6], g2=coefs[7],
g3=coefs[8])
fitness0.nls <- nls(y ~ m^(a0+a1*s+a2*v+a3*sv)*(b0+b1*s+b2*v+b3*sv+
(g0+g1*s+g2*v+g3*sv)*a), start = fitness0.st)
А теперь я хочу рассмотреть, насколько хорошо моя модель соответствует данным.Я подготовил остаточные графики для моей модели, используя
plot(m,residuals(fitness0.nls), xlab='Body mass (kg)', ylab='Residuals',
xlim=c(30,130))
plot(fitted(fitness0.nls), residuals(fitness0.nls), xlab='Fitted values',
ylab='Residuals', pch=20)
qqnorm(residuals(fitness0.nls), pch=20, main='Normal QQ-plot')
qqline(residuals(fitness0.nls))
Но я также хотел бы создать банк, чтобы показать соответствие моей модели с использованием предикторов, но я не уверен, как это сделать.Кто-нибудь может помочь?