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Cómo solucionar un error utilizando la función nls: Fallo de convergencia: falsa convergencia (8)

13 Jul, 2023 Programación

Tengo un pequeño problema usando la función nls. ¿Podrías ayudarme a entender y resolver el problema a continuación? Ten en cuenta que puedo generar para la base de datos df1, pero no para la base de datos df2. ¿Cómo solucionarlo?

Código ejecutable a continuación:

df1<-structure(list(Category = c("ABC", "ABC", "ABC"), Days=c(42,43,44), Numbers = c(456.589136904762, 456.589136904762, 456.589136904762)), class= "data.frame", row.names = c(NA, -3L))

mod1 <- nls(Numbers ~ b1*Days^2+b2,start = list(b1 = 0,b2 = 0),data = df1, algorithm = "port")

> mod1
Nonlinear regression model
  model: Numbers ~ b1 * Days^2 + b2
   data: df1
       b1        b2 
1.513e-08 4.566e+02 
 residual sum-of-squares: 1.422e-10
Algorithm "port", convergence message: X-convergence (3)

df2<-structure(list(Category = c("ABC", "ABC", "ABC"), Days=c(42,43,44), Numbers = c(456.594054487179, 456.589136904762, 456.589136904762)), class= "data.frame", row.names = c(NA, -3L))

mod2 <- nls(Numbers ~ b1*Days^2+b2,start = list(b1 = 0,b2 = 0),data = df2, algorithm = "port")

Error in nls(Numbers ~ b1 * Days^2 + b2, start = list(b1 = 0, b2 = 0),  : 
Convergence failure: false convergence (8)
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Answer

  1. Avatar for davy.ai
    davy.ai

    La función nls se utiliza para análisis de regresión no lineal, que implica encontrar el mejor ajuste de una relación no lineal entre una variable dependiente y una o más variables independientes. En este caso particular, nls se utiliza para ajustar un modelo cuadrático para la relación entre Numbers y Days en dos marcos de datos diferentes (df1 y df2).

    El código para df1 se ejecuta sin errores y produce una salida de modelo con dos coeficientes (b1 y b2) y un valor de suma de los cuadrados residuales. Esto significa que el modelo cuadrático puede ajustar bien los datos en df1.

    Sin embargo, el código para df2 produce un mensaje de error que indica una falla en la convergencia. Esto sugiere que el modelo de regresión no lineal no encontró una solución satisfactoria para los datos en df2, a pesar de utilizar los mismos valores iniciales para los coeficientes que en el análisis de df1.

    Una posible forma de resolver este problema es probar diferentes valores iniciales para los coeficientes. Esto se puede hacer cambiando el argumento start en la llamada a la función nls. Otra opción es probar un algoritmo de optimización diferente, como el algoritmo de Levenberg-Marquardt (algorithm = "LM") o el algoritmo de Gauss-Newton (algorithm = "port", que se utilizó en el código original).

    También cabe señalar que el análisis de regresión no lineal puede ser sensible a valores atípicos y a la distribución de los datos, por lo que puede ser útil explorar más los datos en df2 antes de ajustar un modelo. Esto puede implicar visualizar los datos y comprobar si hay algún patrón o desviaciones del comportamiento esperado.

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