Ich hatte ja schon einst für meine Bachelorarbeit gefragt, was es mit gnls auf sich hat. Ich hab das mal etwas runtergebrochen auf nichtlineare Modelle
Ich hab jetzt z.B. Pinheiro & Bates "Mixed Effect Models in S and S-Plus" oder Ritz & Streibigs "Nonlinear Regression with R" gelesen. Aus letzterem habe ich in abgewandelter Form auch das Beispiel entnommen.
Meine Frage ist: Wo ist conc?
Ganz stark vereinfacht: Bei dem linearen Modell, ohne auf die Sinnhaftigkeit dieser Analyse zu achten, wird mir in der summary die Coeffizienten Intercept sowie conc angegeben, und auch ob der Effekt auf rate signifikant ist.
Crawley in The R Book (S.715) sagt, man tausche einfach lm durch nls aus und gibt noch die nichtlineare Funktion an und das wars. Aber ich verstehe die summary nicht mehr. Ich habe ja jetzt nicht mehr unter der Überschrift Coefficients Intercept und conc angegeben, sondern mit Parameters überschrieben Vm und K. Deren geschätzte Werte sind aber bei beiden über coef(L.minor.m1) und coef(L.minor.m2) aufrufbar.
Ich bin kein Mathematiker. Ich begreife das nicht. Könnte mir hier jemand in Babyschritten bitte erklären, wieso ich meine unabhängige Variable conc nicht mehr angegeben bekomme? (Wie) Kann ich den Einfluss von conc beim nichtlinearen Modell auf rate herausfinden? Oder habe ich die Absicht, die mit diesen Modellen verfolgt wird, fehlverstanden?
Vielen Dank vorab!
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L.minor <- nlstools::L.minor
plot(L.minor)
L.minor.m1 <-lm(rate~conc, L.minor)
summary(L.minor.m1)
L.minor.m2 <- nls(rate ~ SSmicmen(conc, Vm, K), data = L.minor)
summary(L.minor.m2)
