Построить нелинейные регрессионные конф интервалы в R

Question

Пожалуйста помоги. Мне удалось приспособить довольно приличную кривую нелинейной регрессии к моим данным, используя:

model2 <- nls(urine~a*(1-exp(-c*water)), data = eagle, start = list(a=550, c=0.00385))

и затем я генерирую свой график, используя:

av <- seq(0,1200, 0.5)
bv <- predict (model2, data=eagle, list(water=av))
plot (urine~water, data = eagle)
lines (av,bv)

Я хочу нарисовать несколько пунктирных линий для верхнего и нижнего доверительных интервалов 95%. Мне удалось написать код для моего анализа линейной регрессии, но я борюсь с текущей нелинейной регрессией. Следующий код:

a <- predict (model2, newdata=data.frame(water=av), interval="confidence")

для линейных регрессий это дает мне фрейм данных с тремя столбцами для подгонки, lwr и upr. С моей нелинейной регрессией это просто дает мне список чисел, с которыми я ничего не могу сделать. Какие-либо предложения? Есть ли простой способ получить верхние и доверительные линии для нелинейной регрессии?

Answer 1

se.fit не работает по-видимому. Нашел много форумов, обсуждающих трудности подгонки доверительных интервалов к нелинейным регрессиям в R. После целого дня поиска и удара головой об Интернет я наконец нашел очень полезную формулу. Я не уверен на 100%, как это работает, но это работает, так что здесь для всех, кто должен это сделать...

http://www.r-bloggers.com/predictnls-part-1-monte-carlo-simulation-confidence-intervals-for-nls-models/

После того как вы создали свою статистическую таблицу для ваших прогнозируемых значений на основе последовательности значений x, вы можете получить доступ к данным значений CI lwr и upr в столбцах 6 и 7 выходных данных и построить график таким образом.