Hallo zusammen,
ich bin relativer R-Neuling. ich möchte bei einem Gaussfit eine Wichtung machen. Bisher wird mit den Einträgen in jeden bin gewichtet (Neyman). Nun soll mit dem Funktionswert jedes Bins gewichted werden (Pearson). Ich dachte das wfct das richtige dafür wäre, aber leider bekomme ich Fehlermeldungen.
Bisher benutzt und funktionert
fit <- nlsLM(Y ~ (A*dnorm(x=X, mean=mu, sd=sigma, log = FALSE)), data=df, start=Init, weights = 1/Y, trace=TRUE, algorithm = "LM", lower=B_lower, upper=B_upper)
Man findet in der "wfct {minpack.lm} R Documentation - Weighting function that can be supplied to the weights argument of nlsLM or nls" beispiele ensprechend derer ich auf das auf wfct "umstellen" wollte:
fit <- nlsLM(Y ~ (A*dnorm(x=X, mean=mu, sd=sigma, log = FALSE)), data=df, start=Init, weights = wfct(1/Y), trace=TRUE, algorithm = "LM", lower=B_lower, upper=B_upper)
bekomme aber folgende fehlermeldung:
Error in DATA[] : subscript out of bounds
Ich führe den Code nicht in der try umgebung aus, ist also nicht der Fehler von
viewtopic.php?f=7&t=456&p=1718&hilit=wfct#p1718
Ziel ist
fit <- nlsLM(Y ~ (A*dnorm(x=X, mean=mu, sd=sigma, log = FALSE)), data=df, start=Init, weights = wfct(1/fitted), trace=TRUE, algorithm = "LM", lower=B_lower, upper=B_upper)
Für jedwede Hilfe wäre ich sehr Dankbar.
Gruß,
VicRattlehead
bleme mit gewichtem Fit/nlsLM
Re: bleme mit gewichtem Fit/nlsLM
Mag zwar sein, aber hilft dir die Lösung vielleicht trotzdem?Ich führe den Code nicht in der try umgebung aus, ist also nicht der Fehler von
viewtopic.php?f=7&t=456&p=1718&hilit=wfct#p1718
Sieht so aus als ob du eine Normalverteilung fitten willst, hilft dir vielleicht das fitdist oder fitdistrplus package?
Wieso nicht nls() oder nls2() , sollten das beide auch können.
Für spezifischere Antworten bitte ein reproduzierbares Beispiel posten.
Bitte immer ein reproduzierbares Minimalbeispiel angeben. Meinungen gehören mir und geben nicht die meines Brötchengebers wieder.
Dieser Beitrag ist lizensiert unter einer CC BY 4.0 Lizenz
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Re: bleme mit gewichtem Fit/nlsLM
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Programmiere stets so, dass die Maxime Deines Programmierstils Grundlage allgemeiner Gesetzgebung sein könnte
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