R 的 nls / nlsLM 的奇异梯度误差

Question

我想使用像 brian s. cheng 这样的 logit 函数进行非线性回归，基于 Fox & Weisberg.

我想去most pain-free way 并使用nls，但出现错误

Error in lm.fit(x, y, offset = offset, singular.ok = singular.ok, ...) : 
NA/NaN/Inf in foreign function call (arg 1)

我检查了我没有任何NaN, Inf or similar，发现我有Singular gradient error。但是，我不使用零残留人工数据（因为不应该使用）。因为它与nls 的内部有关，所以我转向nlsLM，但错误仍然存​​在。我能做什么？

我的数据是https://pastebin.com/iTXQcBzB

我的代码是

nlsLM(y ~ SSlogis(x, Asym, xmid, scal), mydata) % Error in lm.fit
nlsLM(y ~ theta1/(1 + exp(-(theta2 + theta3 * x))), mydata) % Singular gradient

提供的数据其实只是一部分，我的完整代码更像

mydata %>%
  group_by(groupNr) %>%
  do(regmodel = nls(.$y ~ SSlogis(.$x, Asym, xmid, scal), ., 
     start = c(Asym = max(.$y), xmid = mean(.$x), scal = 1)))

Answer 1

你需要更好的起始值：

nls(y ~ SSlogis(x, Asym, xmid, scal), mydata, 
    start = c(Asym = max(mydata$y), xmid = mean(mydata$x), scal = 1))

给予：

Nonlinear regression model
  model: y ~ SSlogis(x, Asym, xmid, scal)
   data: mydata
     Asym      xmid      scal 
2.304e+04 5.519e+00 3.065e-01 
 residual sum-of-squares: 477139282

Number of iterations to convergence: 8 
Achieved convergence tolerance: 5.271e-06