我正在尝试将非线性树木直径高度模型（Max＆Burkhart，1976）拟合到我的数据集中（由D表示，乳房高度直径（cm）； H表示树木总高度（m）；嗨）距地面的截面高度，高处的直径di等）
我在拟合模型时遇到麻烦。我认为这是因为方程式的起始参数值。我收到“ NaN产生”错误。我试图调整启动参数。错误数量减少到1，但不为零。因此，我需要找到一种方法来估计非线性回归模型的起始参数。我搜索了“自我启动”模型，但由于方程的复杂性和缺乏知识，因此无法应用于我的方程。我将在此处添加所有数据集，以便你们向我展示一种方法。
顺便说一句，我不确定是否可以将文件附加到我的问题中，所以我将为想要查看或下载的任何人提供指向我的数据集的链接。我将数据上传到了Google云端硬盘，链接为 https://drive.google.com/file/d/1q7W1bUcx4sK2G2QPte7ZtCudSLfBxpet/view?usp=sharing
# Function to compute Max & Burkhart (1976) equation
ComputeDi.MaxBurkhart <- function(hi, d, h, b1, b2, b3, b4, a1, a2){
x <- hi / h
x1 <- x - 1
x2 <- x ^ 2 - 1
di <- d * sqrt(b1 * x1 + b2 * x2 + b3 * (a1 - x) ^ 2 * ((a1 - x) >= 0.0) + b4 * (a2 - x) ^ 2 * ((a2 - x) >= 0.0))
return(di)
}
# Set the working directory
setwd("../Data")
# Load data and rename some variables
sylvestris <- read.csv("mydata.csv")
# Global fitting
nlmod.fp.di <- nls(di ~ ComputeDi.MaxBurkhart(hi, d, h, b1, b2, b3, b4, a1, a2), data = sylvestris, start = c(b1 = -2.53, b2 = 1.2, b3 = -1.5, b4 = 22, a1 = 0.72, a2 = 0.15
), control = nls.control(tol = 1e-07))
summary(nlmod.fp.di, correlation = T)
一切正常，直到这里。我在这之后得到了Nan错误！
# Set seed and select names of trees
trees <- unique(sylvestris$tree)
set.seed(15)
result.list <- list()
i <- 1
while(length(trees) > 0){
tree.smp <- sample(trees, 10, replace = F)
sylvestris.smp <- sylvestris[sylvestris$tree %in% tree.smp, ]
fitting.ols <- try(nls(di ~ ComputeDi.MaxBurkhart(hi, d, h, b1, b2, b3, b4, a1, a2), data = sylvestris.smp, start = c(b1 = -2.53, b2 = 1.2, b3 = -1.5, b4 = 22, a1 = 0.72, a2 = 0.15
), control = nls.control(tol = 1e-07)), silent = T)
if(class(fitting.ols)[1] == "try-error"){
fit.smp <- data.frame(trees = paste(tree.smp, collapse = "_"),
t(rep(NA, 8)))
names(fit.smp) <- c("trees", "b1", "b2", "b3", "b4", "a1",
"a2", "NS", "RSE")
} else {
nlmod.ols <- fitting.ols
fit.smp <- data.frame(trees = paste(tree.smp, collapse = "_"), t(coef(fitting.ols)), NS = sum(summary(fitting.ols)$parameters[, 4] > 0.05), RSE = summary(fitting.ols)$sigma)
}
result.list[[i]] <- fit.smp
i <- i + 1
trees <- trees[!trees %in% tree.smp]
}
我期望参数估计有效，而不会出现NaN错误。我确定问题在于起始值，因为此代码块可与另一个数据集完美配合。当我更改数据时，出现此错误。预先谢谢你。