r - Nonlinear models with dicotomic affecting to a subset of parameters -

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मैं nonlinear मॉडल जैसे आर में काम कर रहा हूं: 

  वाई = अल्फा 1 * समय + अल्फा 2 * पाप (2 * pi * समय / अल्फा 3) + अल्फा 4 * (- 1) ^ समय

और मैं बताता हूं कि क्या एक बर्नोली वेरिएबल प्रभावित करती है अल्फा 1 * समय के लिए और अवरोधन या नहीं ऐसा बर्नोली चर हो सकता है: 

  varia & lt; -rep ("पहले", "बाद में"), प्रत्येक = 30)

होने 

  वाई एंड एलटी; -2.5 + रार्नरम (60) + 2 * पाप (2 * pi * समय / 8) +2.5 * (- 1) ^ समय समय & lt; -seq (1,60)

मैंने पाया है कि nls इस मॉडल को फिट कर सकता है लेकिन इस विशिष्ट वैरिएबल के प्रभाव के बिना, मुझे यह भी पता चला है कि nlme पैकेज पर प्रभाव का अनुमान लगा सकता है गैर-अक्षीय मॉडल की शर्तों के अनुसार चर मेरा सवाल है: इनमें से कौन से पैकेज मेरी मदद कर सकता है? और, मैं इस bernoulli चर को कोड में कैसे जोड़ सकता हूं? सादर और धन्यवाद।

नीचे .lin4 एक राशि होगी जो बाद में वाई : 

  # परीक्षण डेटा सेट .seed (123) समय & lt; -seq (1,60) वाई एंड एलटी; -2.5 + Rnorm (60) + 2 * पाप (2 * pi * समय / 8) +2.5 * (- 1) ^ समय क्षेत्र और लेफ्टिनेंट; - प्रतिनिधि (सी ('पहले', 'बाद'), प्रत्येक = 30) एफएम और लेफ्टिनेंट ; - एनएलएस (वाई ~ सीबीआईडीएंड (1, पाप (2 * पी * समय / अल्फा 3), (-1) ^ टाइम, वेरिया == "बाद में"), प्रारंभ = सूची (अल्फा 3 = 8), alg = "plinear" ) सारांश (एफएम)

दे: 

  फॉर्मूला: Y ~ cbind (1, पाप (2 * pi * समय / अल्फा 3), (-1 ) ^ समय, (varia == "बाद में")) पैरामीटर: अनुमान एसटीडी त्रुटि टी मूल्य प्रा (& gt; | टी |) अल्फा 3 8.03367 0.02583 310.984 & lt; 2e-16 ***। Lin1 -2.55242 0.16740 -15.247 & lt; 2e-16 *** .lin2 1.88528 0.16726 11.272 6.45e-16 *** .lin3 2.53734 0.11828 21.453 & lt; 2e-16 *** .lin4 0.239 9 0.23673 1.013 0.315 --- सिग्निफ़स कोड: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '।' 0.1 '' 1 अवशिष्ट मानक त्रुटि: 0.915 9 स्वतंत्रता की 55 डिग्री पर कनवर्जेन्स की पुनरावृत्तियों की संख्या: 3 पूर्ण कनवर्जेन्स सहिष्णुता: 6.226-07

इसलिए इस मामले में सभी पैरामीटर पिछले एक को छोड़कर महत्वपूर्ण हैं, जैसा कि अपेक्षित है।

REVISED सवाल फिर से पढ़ने के बाद संशोधित


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