similar to: Problem fitting a non-linear regression model with nls

Hi, I have two series of data set (it's measurment of growth but under two different conditions). To model these data I use the same function which is : formula <- y ~ Asym_inf + Asym_sup * ( (1 / (1 + (n1 * (exp( (tmid1-x) / scal1) )^(1/n1) ) ) ) - (1 / (1 + (n2 * (exp( (tmid2-x) / scal2) )^(1/n2) ) ) ) ) After the estimation of the parameters thanks to "nls", I have 2

Motivated by the discovery of 'loglet analysis' (http://phe.rockefeller.edu/LogletLab/) that allows one to decompose growth curves into a series of logistic equations, I attempted to do the same thing in R. SIMULATED DATA Time <- 1:200 pop.size <- SSlogis(Time,10,20,5) + SSlogis(Time,20,100,20) + rnorm(length(Time)) MY ANALYSIS results <- nls(size ~ SSlogis(Time, Asym1, xmid1,

Dear list, Apologies, I have sent this message before but received no replies so I'm trying again just in case... Motivated by the discovery of 'loglet analysis' (http://phe.rockefeller.edu/LogletLab/) that allows decomposition of growth curves into a series of logistic equations, I attempted to do the same thing in R. #SIMULATED DATA Time <- 1:200 pop.size <-

I need a little piece of advice concerning passing data frames into the functions. As I do a lot of similar fits at a time, I'd like to write a small function doing the fits for all relevant variables automatically. However, I usually get error messages of the following kind: (I present here a part of a test code). ##################################################### # Data set:

Hello. I am probably wrong... I am wondering if it could have a mistake in the code of the ansari.test function. For me, it seems that the function do not recover the p value at the correct side of the normal law N(0, 1) when it use the normal approximation (presence of ties) in a one tailed test. Exemple : quanti<-c(197, 205, 228, 234, 237, 195, 233, 226, 244, 227, 259, 185, 198, 253, 207,

Estimado Jorge Velez Lo que usted dice tiene algo a mi pregunta, pero yo la formule mal. Voy a preguntar nuevamente con un ejemplo que tiene errores, pero es más próximo a lo que estoy pensando. Modelo (con error pero no importa) modelo <- muerte = edad + sexo + 1!causa Causa: infarto, infarto, súbita, muerte en tiroteo El modelo lineal, sobrevida, etc. corre sin inconvenientes (aunque

Hi, I'm currently doing some analyses on time of failure of a product. I found on the internet some article about the Arrhenius equation, and I can calculate the results with R. Equation: k=A*exp(-Ea/R*T) I can fit a model with lm for this purpose, so far no problem. But for the confidence interval, how can I use the Weibull distribution? Or should I use the weibull distribution at all? Or

R múltiple Estoy pensando en un problema que tendré que solucionar pero aún no comencé a escribirlo, por lo tanto no hay código en R como para compartir, sin embargo no tengo idea de cómo realizarlo desde R. El planteo es el siguiente: Los datos son en una cantidad necesaria para que el procesamiento estadístico demore (minutos, horas). Supongamos dos variables (serían más), la A y la B,

holaa todos ante todo un cordial saludo alguien que me pueda ayudar. se plantea lo siguiente necesito mostrar 2 campos de una tabla los cuales son mtin_mtin,mtin_descri de una tabla llamada re_tmtinv de esos dos campos se necesita obtener el codigo y la descripcion,y luego ser mostrado para despues ser agregados a un formulario. el problema que tengo es que ya tengo la vista pero esta en blanco