Функция gls в R: Подгонка линейной модели с использованием обобщенных наименьших квадратов - PullRequest
Новая
       38

Функция gls в R: Подгонка линейной модели с использованием обобщенных наименьших квадратов

0 голосов
/ 21 февраля 2019

"Функция gls подходит для линейной модели с использованием обобщенных наименьших квадратов. Ошибки допускаются коррелировать и / или иметь неравные отклонения."

Пример 

 # NOT RUN {
 # AR(1) errors within each Mare
 fm1 <- gls(follicles ~ sin(2*pi*Time) + cos(2*pi*Time), Ovary,
       correlation = corAR1(form = ~ 1 | Mare))
 # variance increases as a power of the absolute fitted values
 fm2 <- update(fm1, weights = varPower())
 # }

Я получил всеПриведенная выше информация от https://www.rdocumentation.org/packages/nlme/versions/3.1-137/topics/gls

В этом примере они использовали нелинейную модель «фолликулы ~ sin (2 * pi * Time) + cos (2 * pi * Time)». Мой вопрос: почему они использовали функцию gls, чтобы соответствовать нелинейной модели? Любая идея, пожалуйста!

Заранее спасибо

...