R中具有许多自变量（固定效应）的非线性模型

Question

我正在尝试使用将近50个变量拟合非线性模型（因为存在固定年限的影响）。 问题是我有太多变量，无法像上面那样写下完整的公式

nl_exp = as.formula(y ~ t1*year.matrix[,1] + t2*year.matrix[,2] 
                        +... +t45*year.matirx[,45] + g*(x^d))
nl_model =  gnls(nl_exp, start=list(t=0.5, g=0.01, d=0.1))

其中y是二进制响应变量， year.matirx是45列的矩阵（指示45个不同的年份）， x是自变量。 需要估计的参数是t1, t2, ..., t45, g, d 。

对于t1, ..., t45, g, d我有很好的起始值。 但是我不想为这种非线性回归写一个长公式。

我知道如果模型是线性的，则表达式可以使用

l_model = lm(y ~ factor(year) + ...)

1. 我在gnls函数中尝试了factor(year) ，但它不起作用。

2. 此外，我也尝试过

   nl_exp2 = as.formula(y ~ t*year.matrix + g*(x^d))

   nl_model2 = gnls(nl_exp2, start=list(t=rep(0.2, 45), g=0.01, d=0.1))

它还返回我错误消息。

那么，有没有简单的方法可以写下非线性公式和R的起始值？

Answer 1

由于您没有提供任何示例数据，因此我编写了自己的示例数据-完全没有意义，并且该模型实际上不起作用，因为它的数据覆盖率很差，但是很容易理解：

y <- 1:100
x <- 1:100
year.matrix <- matrix(runif(4500, 1, 10), ncol = 45)

start.values <- c(rep(0.5, 45), 0.01, 0.1) #you could also use setNames here and do this all in one row but that gets really messy
names(start.values) <- c(paste0("t", 1:45), "g", "d")
start.values <- as.list(start.values)

nl_exp2 <- as.formula(paste0("y ~ ", paste(paste0("t", 1:45, "*year.matrix[,", 1:45, "]"), collapse = " + "), " + g*(x^d)"))

gnls(nl_exp2, start=start.values)

这可能不是最有效的方法，但是由于您可以将字符串传递给as.formula因此使用paste命令来构造您要尝试的操作非常容易。