绘制使用bbmle包创建的非线性模型的残差

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  residuals（）函数似乎有效 . 然后你可以随心所欲 - 直方图，qqplot，残差的散点图与预测值（predict（）也有一个方法） . 例如：

  set.seed(1002)
  lymax <- c(0,2)
  lhalf <- 0
  x <- runif(200)
  g <- factor(rep(c("a","b"),each=100))
  y <- rnbinom(200,mu=exp(lymax[g])/(1+x/exp(lhalf)),size=2)
  dat <- data.frame(y,g,x)
  
  fit3 <- mle2(y~dnbinom(mu=exp(lymax)/(1+x/exp(lhalf)),size=exp(logk)),
      parameters=list(lymax~g),
      start=list(lymax=0,lhalf=0,logk=0),
      data=dat)
  
  
  par(mfrow=c(2,2))
  hist(residuals(fit3))
  qqnorm(residuals(fit3))
  hist(residuals(fit3, type="response"))
  qqnorm(residuals(fit3, type="response"))
  

  

  或者我错过了这一点？

  回复于 2024-04-29T22:20:25+08:00