nls 缺失值或无穷大产生

Question

我正在尝试使用这样的 Chapman-Richards 函数对嵌套数据进行建模： https://image.slideserve.com/575351/testing-eichhorn-s-rule35-n.jpg

我的原始数据如下：

structure(list(Site = c(1, 1, 1, 1, 1, 1, 4, 4, 4, 4, 4, 
4), Height = c(2.4, 11.3, 20.5, 27.4, 32, 34.9, 2.45, 7.45, 13.05, 
17.7, 20.75, 22.8), Volume = c(12, 220, 605, 991, 1288, 1495, 
11, 106, 283, 473, 619, 723)), row.names = c(NA, -12L), class = c("tbl_df", 
"tbl", "data.frame"))

我创建了一个增长模型：

model <- function(data){
  nls(Volume~ a * (Height^b), data=data, start=c(Volume=200, Height=5,a=1,b=1))
}

当我嵌套数据以为每个嵌套创建模型时：

Silver %>% group_by(Site_class) %>% nest() %>% 
  mutate(mod= map(.x=data, model))

我收到以下错误：

fitting parameters ‘a’, ‘b’ without any variables
Error in numericDeriv(form[[3L]], names(ind), env) : 
  Missing value or an infinity produced when evaluating the model
Called from: numericDeriv(form[[3L]], names(ind), env)

我知道数据的变化可能很小。

如果我尝试 alg="plinear"，我会收到以下错误：

fitting parameters ‘a’, ‘b’ without any variables
Error in qr.solve(QR.B, cc) : singular matrix 'a' in solve
Called from: qr.solve(QR.B, cc)

我已尝试将其更改为 robustbase::nlrob，以防效果更好。

这会将错误代码更改为：

Error in parse(text = x, keep.source = FALSE) : 
  <text>:2:0: unexpected end of input
1: ~ 
   ^
Called from: parse(text = x, keep.source = FALSE)

有谁知道是什么导致了我这个问题或如何解决它？非常感谢！

Answer 1

如果我了解nls 在做什么，它会在您的情况下估计参数a 和b 的值。因此，变量Volume 和Height 不需要有起始值。这些只是数据集中的值。如果你从 start 参数中删除它们，错误就会消失，你会得到一个模型。

model <- function(data){
  nls(Volume~ a * (Height^b), data=data, start=c(a = 1, b = 1))
}
  
df %>% group_by(Site) %>% nest() %>% 
  mutate(mod= map(.x=data, model))