タグ付けされた質問 「growth-model」

驚いたことに、Googleを使用して次の質問に対する答えを見つけることができませんでした。 私はいくつかの個人からのいくつかの生物学的データを持っていますが、それはおおよそS字状の成長挙動を示しています。したがって、標準のロジスティック成長を使用してモデル化したい P(t) = k*p0*exp(r*t) / (k+p0*(exp(r*t)-1)) p0はt = 0での開始値、kはt-> infinityでの漸近極限、rは成長速度です。私が見る限り、nlsを使用してこれを簡単にモデル化することができます（私の理解が不足しています：時間とデータをスケーリングすることにより、標準のロジット回帰を使用して類似のものをモデル化できないのはなぜですか？編集：ニック、どうやら、例えばプロポーションですが、めったにhttp://www.stata-journal.com/article.html?article=st0147この接線に関する次の質問は、モデルが異常値を処理できるかどうかです> 1）。 ここで、3つのパラメーターk、p0、およびrに対する固定（主にカテゴリー）およびランダム（個別のID、場合によってはスタディID）の効果を許可したいと思います。nlmeはこれを行う最良の方法ですか？SSlogisモデルは、私がやろうとしていることに対して賢明なようです、それは正しいですか？次のいずれかが賢明なモデルから始まりますか？開始値を正しく取得できないようで、update（）はランダムな効果に対してのみ機能し、固定された効果に対しては機能しないようです-ヒントはありますか？ nlme(y ~ k*p0*exp(r*t) / (k+p0*(exp(r*t)-1)), ## not working at all (bad numerical properties?) data = data, fixed = k + p0 + r ~ var1 + var2, random = k + p0 + r ~ 1|UID, start …

14 r  nonlinear-regression  mixed-model  growth-model 

私は5から15歳（5、6、7のみなど、2.6歳のような小数値はありません）の負ではなく、継続的である健康変数のチャート（成長チャートと同様）を作成する必要があります50〜150の範囲（この範囲外の数個の値のみ）。90、95、99パーセンタイル曲線を作成し、これらのパーセンタイルのテーブルも作成する必要があります。サンプルサイズは約8000です。 私は次の可能な方法をチェックして見つけました： 分位点を見つけて、レス法を使用して、これらの分位点から滑らかな曲線を取得します。滑らかさの程度は「スパン」パラメータで調整できます。 LMS（Lambda-Mu-Sigma）メソッドを使用します（RでgamlssまたはVGAMパッケージを使用するなど）。 分位回帰を使用します。 各年齢グループの平均とSDを使用して、その年齢のパーセンタイルを推定し、パーセンタイル曲線を作成します。 それを行う最良の方法は何ですか？「最良」とは、そのような成長曲線を作成するための標準的な方法であり、すべての人に受け入れられる理想的な方法を意味します。または、いくつかの制限があるかもしれませんが、受け入れ可能でより速い方法である、実装がより簡単で単純な方法。（たとえば、パーセンタイル値でloessを使用すると、gamlssパッケージのLMSを使用するよりもはるかに高速です）。 また、そのメソッドの基本的なRコードになります。 ご協力いただきありがとうございます。

10 ordinal-data  quantiles  regression-strategies  generalized-least-squares  growth-model