pars[, nm] 中的错误：维数不正确

Question

我是编码新手以及在论坛上发帖，但我会尽力解释问题并提供足够的背景知识，以便您能够帮助我解决问题。我已经做了很多寻找类似错误的解决方案，但是产生它的所有代码和它背后的数据格式都非常不同。

我正在处理由各种增长类别组成的生物数据，但我感兴趣的只是长度（我的代码中的 SCL）和年龄（我的代码中的年龄）。随着时间的推移，我对每个人有很多长度和年龄估计，我将线性 nlme 模型拟合到青少年年龄，并将 Von Bert 曲线拟合到成熟年龄。我的少年模型工作得很好，我提取了 h（线的斜率）和 t（x 截距）。我现在需要使用这些参数以及 T（已知成熟年龄）来适应成熟阶段。成熟的模型将估计 K（这是我唯一的未知数）。我已经为一个人（ID50）包含了我的数据子集。这仅是成熟年份的信息，最右边的列中附加了来自其少年拟合的 h 和 t。

我的数据子集：

这不是很好的格式，但我不确定如何显示它

分组数据：SCL ~ 年龄 |身份证

ID  SCL Age     Sex Location MeanSCL Growth Year Status   T     h       t
50 86.8 27.75 Female   VA    86.8    0.2    1994 Mature 27.75 1.807394 -19.83368
50 86.9 28.75 Female   VA    87.1    0.4    1995 Mature 27.75 1.807394 -19.83368
50 87.3 29.75 Female   VA    87.5    0.5    1996 Mature 27.75 1.807394 -19.83368
50 87.8 30.75 Female   VA     88     0.4    1997 Mature 27.75 1.807394 -19.83368
50 88.1 31.75 Female   VA    88.1      0    1998 Mature 27.75 1.807394 -19.83368
50 88.1 32.75 Female   VA    88.2      0    1999 Mature 27.75 1.807394 -19.83368
50 88.2 33.75 Female   VA    88.3    0.2    2000 Mature 27.75 1.807394 -19.83368
50 88.4 34.75 Female   VA    88.4    0.1    2001 Mature 27.75 1.807394 -19.83368
50 88.4 35.75 Female   VA    88.4      0    2002 Mature 27.75 1.807394 -19.83368
50 88.5 36.75 Female   VA    88.5      0    2003 Mature 27.75 1.807394 -19.83368

这是增长函数：

vbBiphasic = function(Age,h,T,t,K) {
                 y=(h/(exp(K)-1))*(1-exp(K*((T+log(1-(exp(K)-1)*(T-t))/K)-Age)))
             }

这是应该适合的原始增长模型：

ID50 指的是我的子集数据集，只有单独的 50

VB_mat <- nlme(SCL~vbBiphasic(Age,h,T,t,K),
               data = ID50,
               fixed = list(K~1),
               random = K~1,
               start = list(fixed=c(K~.01))
          )

但是这个模型会产生错误：

pars[, nm] 中的错误：维数不正确

这告诉我它试图估计的参数数量与我所拥有的不同（我认为）。最初我将它适合所有成熟的人（为了简单起见，我现在试图适合一个人）。这是我对模型代码的所有变体，它们都产生了相同的错误：

• 输入全人群(Age, h, T,t,K)的平均值 而不是变量。
• 使用 5 个个体的子集和（年龄、h、T、t、K）以及这些个体的每个变量的平均值。
• 分别使用 5 个不同的个体（年龄、h、T、t、k）以及这些变量的实际值（全部运行 单独，即10个不同的代码字符串，以防万一 工作，而其他人没有......但没有人这样做）。
• 告诉模型估计所有参数，而不仅仅是 K
• 消除除 K 以外的所有参数
• 将所有值转换为向量（这是一个有类似错误的论坛所说的）

其中大部分是为了改变 R 认为需要估计的参数数量，但是没有一个对我有用。

Answer 1

我不是 nlme 方面的专家，在拟合模型时经常会遇到类似的问题，尤其是当您无法使用 nlsList 开始时。我的猜测是您的函数中有 4 个参数（h、T、t、k），但您只是将其中一个估计为固定效应和随机效应。我相信这会将其他参数限制为零，这实际上会将它们从模型中消除（但你仍然在模型中拥有它们！）。通常，您将所有参数都包含在内，然后尝试确定您还希望其中多少具有随机效果。所以我会在固定参数和开始参数中包含所有 4 个。由于您有 4 个参数，因此每个参数必须是固定的或随机的，或两者兼而有之 - 否则，它们怎么会出现在模型中？