在R中使用nls解决minFactor错误

Question

我在几个不同的数据集中运行nls模型，使用自启动的Weibull增长曲线函数。

MOD <- nls(Response ~ SSweibull(Time, Asym, Drop, lrc, pwr), data = DATA)

对于这样的数据，它可以像预期的那样工作：

GOOD.DATA <- data.frame("Time" = c(1:150), "Response" = c(31.2, 20.0, 44.3, 35.2, 
31.4, 27.5, 24.1, 25.9, 23.3, 21.2, 21.3, 19.8, 18.4, 17.3, 16.3, 16.3,
16.6, 15.9, 15.9, 15.8, 15.1, 15.6, 15.1, 14.5, 14.2, 14.2, 13.7, 14.1,
13.7, 13.4, 13.0, 12.6, 12.3, 12.0, 11.7, 11.4, 11.1, 11.0, 10.8, 10.6,
10.4, 10.1, 11.6, 12.0, 11.9, 11.7, 11.5, 11.2, 11.5, 11.3, 11.1, 10.9,
10.9, 11.4, 11.2, 11.1, 10.9, 10.9, 10.7, 10.7, 10.5, 10.4, 10.4, 10.3,
10.1, 10.0, 9.9, 9.7, 9.6, 9.7, 9.6, 9.5, 9.5, 9.4, 9.3, 9.2, 9.1, 9.0,
8.9, 9.0, 8.9, 8.8, 8.8, 8.7, 8.6, 8.5, 8.4, 8.3, 8.3, 8.2, 8.1, 8.0,
8.0, 8.0, 7.9, 7.9, 7.8, 7.7, 7.6, 7.6, 7.6, 7.6, 7.5, 7.5, 7.5, 7.5,
7.4, 7.4, 7.3, 7.2, 7.2, 7.1, 7.1, 7.0, 7.0, 6.9, 6.9, 6.8, 6.8, 6.7,
6.7, 6.6, 6.6, 6.5, 6.5, 6.4, 6.4, 6.4, 6.3, 6.3, 6.2, 6.2, 6.2, 6.1 
6.1, 6.1, 6.0, 6.0, 5.9, 5.9, 5.9, 5.9, 5.8, 5.8, 5.8, 5.8, 5.8, 5.8,
5.8, 5.7))

但是有了这个数据集：

BAD.DATA <- data.frame("Time" = c(1:150), "Response" = c(89.8, 67.0, 
51.4, 41.2, 39.4, 38.5, 34.3, 30.9, 29.9, 34.8, 32.5, 30.1, 28.5, 27.0,
26.2, 24.7, 23.8, 23.6, 22.6, 22.0, 21.3, 20.7, 20.1, 19.6, 19.0, 18.4,
17.9, 17.5, 17.1, 23.1, 22.4, 21.9, 23.8, 23.2, 22.6, 22.0, 21.6, 21.1,
20.6, 20.1, 19.7, 19.3, 19.0, 19.2, 18.8, 18.5, 18.3, 19.5, 19.1, 18.7,
18.5, 18.3, 18.0, 17.7, 17.5, 17.3, 17.0, 16.7, 16.7, 16.9, 16.6, 16.4,
16.1, 15.9, 15.8, 15.6, 15.4, 15.2, 15.0, 14.8, 14.7, 14.5, 14.4, 14.2,
14.0, 13.9, 13.7, 13.6, 15.4, 15.2, 15.1, 15.0, 14.9, 14.7, 14.6, 14.5,
14.4, 14.3, 14.4, 14.2, 14.1, 14.0, 13.8, 13.7, 13.6, 13.5, 13.4, 13.2,
13.3, 13.2, 13.1, 13.0, 12.9, 12.8, 12.7, 12.6, 12.5, 12.5, 12.4, 12.3,
12.2, 12.1, 12.1, 11.9, 12.8, 12.7, 12.6, 12.5, 12.4, 14.2, 14.1, 14.0,
14.1, 14.0, 13.9, 13.8, 13.7, 13.7, 13.6, 13.5, 13.4, 13.3, 13.3, 13.2,
13.1, 13.0, 12.9, 12.9, 12.8, 12.7, 12.6, 12.9, 12.8, 12.7, 12.6, 12.5,
12.5, 12.4, 12.3, 12.2))

我得到了错误；

Error in nls(y ~ cbind(1, -exp(-exp(lrc) * x^pwr)), data = xy, algorithm = "plinear",
  : step factor 0.000488281 reduced below 'minFactor' of 0.000976562

通过包含control参数，我能够更改GOOD.DATA的minFactor

MOD <- nls(Response ~ SSweibull(Time, Asym, Drop, lrc, pwr), data = GOOD.DATA, 
control = nls.control(minFactor = 1/4096))

但无论如何，模型运行时都没有错误。对于BAD.DATA和其他几个数据集，包括control没有任何影响，我只得到相同的错误消息。

问题

1. 如何将minFactor更改为BAD.DATA
2. 是什么导致了这个错误？(也就是说，触发错误的数据集是什么？)
3. 更改minFactor会解决这个错误吗?还是这是R的模糊错误消息之一，它实际上表明了一个不同的问题？

Answer 1

在您的情况下，control选项似乎不起作用，因为代码在自启动(即在使用所提供的control参数之前)在getInitial处中断。一种方法是尝试指定一些启动参数，而不是简单的自启动。对于nls来说，通常情况是，使用初始参数会使其成败，但对于具体的威布尔情况并不完全确定，但应该是相同的。

要确保您没有到达实际的control，您可以尝试使用nls.control(printEval = T)，并看到没有打印。