Мой набор данных ICM_Color0 имеет следующую структуру, в которой столбцы:
Lum Ruido Dist RT.ms Condicion
С 2599 рядами.
Есть три яркости = [13,19,25] и два типа шума = [1, 2] -> 3x2 = 6 условий.
Состояние:
Lum Ruido Condicion
13 1 1
13 2 2
19 1 3
19 2 4
25 1 5
25 2 6
Моя модель:
Color0.nls <- nls(RT.ms ~ 312 + K[Condicion]/(Dist^1),
data = ICM_Color0, start = list(K = rep(1,6)))
> summary(Color0.nls)
Formula: RT.ms ~ RT0.0 + K[Condicion]/(Dist^n)
Parameters:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
K1 1.84108 0.03687 49.94 <2e-16 ***
K2 2.04468 0.03708 55.14 <2e-16 ***
K3 1.70841 0.03749 45.58 <2e-16 ***
K4 2.09915 0.03628 57.86 <2e-16 ***
K5 1.62961 0.03626 44.94 <2e-16 ***
K6 2.18235 0.03622 60.26 <2e-16 ***
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Residual standard error: 120.5 on 2593 degrees of freedom
Number of iterations to convergence: 1
Achieved convergence tolerance: 1.711e-08
Мне нужно построить фактические данные и оценку параметров.
Я уже сделал общий обзор литературы, но не нашел примеров с такой моделью, как у меня, где модель зависит от условной переменной. Кто-нибудь может мне помочь?
Большое спасибо