Я использую пакет quickpsy в R. Я хотел бы иметь параметр, который масштабирует стандартное отклонение, которое рассчитывает quickpsy для кумулятивной функции нормального распределения cum_normal_fun.Есть ли способ сделать это?Я не могу передать начальные параметры, потому что пакет quickpsy, по-видимому, вычисляет параметры (среднее и стандартное отклонение), используя пробитный анализ, поэтому параметры меняются с каждым набором данных.Я впервые использую R, поэтому я могу упустить что-то очевидное.
fit <- quickpsy(avg, Gain, nYes, n, grouping = (ID), prob = levels, xmin = 0, xmax = 2, fun = cum_normal_fun)
Я посмотрел на исходный код для quickpsy и увидел, что cum_normal_function просто вызывает pnorm(), поэтому я попытался определить свою собственную функцию, например:
scaled_dev_fun <- function(x,p) { pnorm(x, p[1],p[2]) }
, но я получаю ошибкусообщение:
Error in fitpsy(d, x, k, n, random, within, between, grouping, xmin, xmax, :
parini (initial parameters) must be specified.
Из того, что я понимаю, я не могу указать начальные параметры для parini, потому что это мешает QuickSpy вычислить их с помощью анализа пробит, что я и хочу.Любой совет очень ценится.