SSweibull(stats)
SSweibull()所属R语言包：stats
Self-Starting Nls Weibull Growth Curve Model
自启动免入息审查贷款计划威布尔生长曲线模型
译者：生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
This selfStart model evaluates the Weibull model for growth curve data and its gradient. It has an initial attribute that will evaluate initial estimates of the parameters Asym, Drop, lrc, and pwr for a given set of data.
这selfStart模型计算生长曲线的数据和梯度的Weibull模型。 initial属性，将评估参数的初步估计Asym，Drop，lrc，pwr给定的数据集。
用法----------Usage----------
SSweibull(x, Asym, Drop, lrc, pwr)
参数----------Arguments----------
参数：x
a numeric vector of values at which to evaluate the model.
的价值评估模型的数字向量。
参数：Asym
a numeric parameter representing the horizontal asymptote on the right side (very small values of x).
一个数字参数代表在右侧的水平渐近（x非常小的值）。
参数：Drop
a numeric parameter representing the change from Asym to the y intercept.
代表一个数值参数变化，从Asymy拦截。
参数：lrc
a numeric parameter representing the natural logarithm of the rate constant.
一个数字参数代表的自然对数的速率常数。
参数：pwr
a numeric parameter representing the power to which x is raised.
一个数字参数代表x引发的权力。
Details
详情----------Details----------
This model is a generalization of the SSasymp model in that it reduces to SSasymp when pwr is unity.
这个模型是一个SSasymp模式，它减少SSasymp时pwr是团结的推广。
值----------Value----------
a numeric vector of the same length as x. It is the value of the expression Asym-Drop*exp(-exp(lrc)*x^pwr). If all of the arguments Asym, Drop, lrc, and pwr are names of objects, the gradient matrix with respect to these names is attached as an attribute named gradient.
一个相同的长度为x数字向量。这是价值表达Asym-Drop*exp(-exp(lrc)*x^pwr)。如果所有的参数Asym，Drop，lrc，pwr对象的名称，这些名称的梯度矩阵作为命名属性附加gradient。
作者（S）----------Author(s)----------
Douglas Bates
参考文献----------References----------
Dekker. (section 4.4.5)
参见----------See Also----------
nls, selfStart, SSasymp
nls，selfStart，SSasymp
举例----------Examples----------
Chick.6 <- subset(ChickWeight, (Chick == 6) & (Time > 0))
SSweibull(Chick.6$Time, 160, 115, -5.5, 2.5) # response only[仅响应]
Asym <- 160; Drop <- 115; lrc <- -5.5; pwr <- 2.5
SSweibull(Chick.6$Time, Asym, Drop, lrc, pwr) # response and gradient[响应和梯度]
getInitial(weight ~ SSweibull(Time, Asym, Drop, lrc, pwr), data = Chick.6)
## Initial values are in fact the converged values[＃初始值是事实上的融合值]
fm1 <- nls(weight ~ SSweibull(Time, Asym, Drop, lrc, pwr), data = Chick.6)
summary(fm1)
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发表于 2012-2-16 22:06:44
