построить интервалы conf нелинейной регрессии в R

Пожалуйста помоги. Мне удалось подогнать к моим данным довольно приличную кривую нелинейной регрессии, используя:

model2 <- nls(urine~a*(1-exp(-c*water)), data = eagle, start = list(a=550, c=0.00385))

а затем я создаю свой график, используя:

av <- seq(0,1200, 0.5)
bv <- predict (model2, data=eagle, list(water=av))
plot (urine~water, data = eagle)
lines (av,bv)

Я хочу нарисовать пунктирными линиями верхний и нижний 95% доверительные интервалы. Мне удалось написать код для анализа линейной регрессии, но я борюсь с текущей нелинейной регрессией. Следующий код:

a <- predict (model2, newdata=data.frame(water=av), interval="confidence")

для линейной регрессии это дает мне фрейм данных с тремя столбцами для соответствия, lwr и upr. С моей нелинейной регрессией он просто дает мне список чисел, с которыми я ничего не могу сделать. Какие-либо предложения? Есть ли простой способ получить верхнюю линию и линию уверенности для нелинейной регрессии?


r confidence-interval non-linear-regression
person user3390486    schedule 04.03.2015    source источник
comment
По всей видимости, se.fit не работает. Нашел множество форумов, на которых обсуждались трудности подгонки доверительных интервалов к нелинейной регрессии в R. После целого дня поисков и ударов головой по Интернету я наконец нашел очень полезную формулу. Я не уверен на 100%, как это работает, но это работает, так что вот оно для всех, кому это нужно ... r-bloggers.com/   -  person user3390486    schedule 05.03.2015

Ответы (1)


arrow_upward
1
arrow_downward

По всей видимости, se.fit не работает. Нашел множество форумов, на которых обсуждались трудности подгонки доверительных интервалов к нелинейной регрессии в R. После целого дня поисков и ударов по Интернету я наконец нашел очень полезную формулу. Я не уверен на 100%, как это работает, но это работает, так что вот оно для всех, кому нужно это сделать ...

http://www.r-bloggers.com/predictnls-part-1-monte-carlo-simulation-confidence-interval-for-nls-models/

После того, как вы создали таблицу статистики для прогнозируемых значений на основе последовательности значений x, вы можете получить доступ к данным значений CI lwr и upr в столбцах 6 и 7 выходных данных и построить график таким образом.

person user3390486    schedule 05.03.2015