Я подгоняю кривые логистического роста, но nls переоцениваю мои параметры. У меня есть данные об улитках, которые выросли до некоторого асимптотического размера (K), и они имеют логистическую форму для своего паттерна роста. Некоторые асимптотические размеры значительно превышают оценочные, поэтому я хочу установить верхнюю границу модели, чтобы она не позволяла этому параметру превышать максимальную длину того, к чему выросла улитка.
Логистическое уравнение: y ~ K * y0 * exp (mumax * x) / (K + y0 * (exp (mumax * x) -1)
Данные:
x<-c(4,6,8,10,12,14,16,18,20,22)
y<-c(0.7, 0.9, 1.3, 1.9, 2.3, 2.8, 3.35, 3.4, 3.4)
Модель, которая работает, но оценивает K в 3,9:
y0_start<-0.4
mumax_start<-0.2
K_start<-3.3
m<-nls(y~K*y0*exp(mumax*x)/(K+y0*(exp(mumax*x)-1)),
start=list(y0=y0_start,mumax=mumax_start, K=K_start))
Модель, которая не работает с ограничениями:
m<-nls(y~K*y0*exp(mumax*x)/(K+y0*(exp(mumax*x)-1)),
start=list(y0=y0_start,mumax=mumax_start, K=K_start,
algorithim="port", lower=list(y0=0, mumax=0, K=0),
upper=list(y0=0.4,mumax=0.4, K=3.45)))
Ошибка:
Error in qr.default(.swts * gr) :
NA/NaN/Inf in foreign function call (arg 1)
In addition: Warning message:
In storage.mode(temp) <- "double" : NAs introduced by coercion