在分类变量上提取非线性方程的系数

Question

这个问题似乎偏离主题，因为它侧重于编程、调试或执行常规操作，或者询问有关获取数据集的问题。您可以尝试使用我们维护的支持链接或开放数据网站。

如果您询问如何调试某些代码或使用编程语言执行任务，这不是一个主题问题。如果您询问如何获取数据，那么这不是一个主题问题。如果您认为您的问题确实与帮助中心中所述的统计数据有关，请[编辑]进行澄清。

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（给你的私人反馈）

我试图从方程中提取系数 k1,2 和 3：

Mt=M1exp(−k1⋅CDI⋅t)+M2exp(−k2⋅CDI⋅t)+M3exp(−k3⋅CDI⋅t)

其中 Mt 是时间 t 时的质量，m1 是初始不稳定碳含量（以％为单位），m2 是全纤维素含量，m3 是木质素内容，最后，CDI

是气候分解指数（见下图）。

我已经设法使用以下代码从单个视线中提取系数：

eqtn <- function(m1, k1, cdi, t, m2, k2, m3, k3){(m1 * exp(-k1 * cdi * t)+
                                             m2 * exp(-k2 * cdi * t)+
                                             m3 * exp(-k3 * cdi * t))}

nls(mass_remaining_percent ~ eqtn(scf_mean_initial, k1, cdi_mean, days_between, 
                                  holocellulose_mean_initial, k2, lignin_mean_initial, k3),
    start = list(k1 = 0.0007, k2 = 0.0005, k3 = 0.0001), data = a.3_pooled_data)

有谁知道如何将其应用于视线类别（字段代码）并提取系数/ R2？我知道它需要分成许多小数据集，然后应用模型，提取数据并重新组合，但我不知道如何做到这一点

提前感谢

我刚刚设法编写了上述代码，将模型拟合到单行代码，我知道我可以手动执行此操作，拟合许多较小的数据集，但这需要年龄和我想要了解如何使用 apply 系列或 broom 包来完成此操作。

Answer 1

对于系数，请使用 coef返回向量或 summary.nls(...)$coefficients 返回一个矩阵，其中还包括 t 统计数据和 p 值nls() 的结果。要按分组运行模型，请考虑 by （tapply 的面向对象包装器）：

eqtn <- function(m1, k1, cdi, t, m2, k2, m3, k3) {
    (m1 * exp(-k1 * cdi * t) +
     m2 * exp(-k2 * cdi * t) +
     m3 * exp(-k3 * cdi * t))
}

model <- mass_remaining_percent ~ eqtn(
    scf_mean_initial, k1, cdi_mean, days_between, 
    holocellulose_mean_initial, k2, lignin_mean_initial, k3
)

run_model_by_group <- function(sub) {
    results <- nls(
        model,
        start = list(k1 = 0.0007, k2 = 0.0005, k3 = 0.0001), 
        data = sub
    )

    return(summary(results)$coefficients)
}

# LIST OF COEFFICIENT MATRICES BY FIELD CODE
field_code_coefficient_matrices <- by(
    a.3_pooled_data,
    a.3_pooled_data$Field.Code,
    FUN = run_model_by_group
)