r - 如何从 `nls`获取估计参数

Question

我有以下数据:

x <- 0:10
y <- c(1, 0.0296734797447216, -0.115268522114696, 0.0685634237231258, 
0.0462346454015914, 0.016874511238053, -0.00870738489741311, 
0.0356310001815887, 0.0558631035027085, -0.116810154142989, -0.0460902529547028)

我的非线性函数是:

f <- function(t, coeff_sigma, coeff_alpha, coeff_omega) {
  coeff_sigma * exp(-coeff_alpha * t) * cos(coeff_omega * t)
}

我安装了一个 nls 模型:

fit <- nls(y ~ f(x, coeff_sigma, coeff_alpha, coeff_omega),
           start=list(coeff_sigma=2, coeff_alpha=2, coeff_omega=2),
           control = nls.control(maxiter = 1000))

拟合模型打印:

Nonlinear regression model
  model: y ~ f(x, coeff_sigma, coeff_alpha, coeff_omega)
   data: df_acf
coeff_sigma coeff_alpha coeff_omega 
     0.9996      1.0482      1.5588 
 residual sum-of-squares: 0.02705

Number of iterations to convergence: 10 
Achieved convergence tolerance: 2.309e-06

问题:

我应该在后面的步骤中使用参数值(coeff_sigma、coeff_alpha、coeff_omega)，但我唯一能做的就是现在是从屏幕上复制它们。有什么方法可以从 fit 获取这些值吗？

Answer 1

你可以做到

fit$m$getPars()
#coeff_sigma coeff_alpha coeff_omega 
#   0.999570    1.048175    1.558793 

基本上，fit$m 中的这些函数可以让您访问各种内容。

您还可以使用泛型函数coef，因为它有一个“nls”方法。

coef(fit)
#coeff_sigma coeff_alpha coeff_omega 
#   0.999570    1.048175    1.558793 

summary() 更全面。但除非您想要估计系数的标准误差、p 值等，否则没有必要使用它。