R语言基于richards模型,分析各参数的敏感性分析
时间: 2024-02-06 16:02:08 浏览: 149
Richards模型是一种常用的生长曲线模型,常用于生物学、农学、林学等领域。该模型的函数形式为:
Y = A / (1 + Be^(-kt))^m
其中,Y表示生长变量(如植株高度、体积等),t表示时间,A、B、k、m均为参数。在R语言中,可以使用nls函数拟合Richards模型,进行参数估计和敏感性分析。
首先,使用nls函数拟合Richards模型:
```R
fit <- nls(Y ~ A / (1 + B*exp(-k*t))^m,
data = mydata,
start = list(A = 1, B = 1, k = 1, m = 1))
```
其中,mydata为数据框,包含生长变量Y和时间t的观测值。
接着,可以使用sensitivity包中的函数sensitivity来进行敏感性分析,该函数可以计算各参数对模型输出的敏感性:
```R
library(sensitivity)
sensitivity(fit, method = "sobol", n = 100, seed = 1)
```
其中,method指定敏感性分析方法,这里使用sobol方法;n指定模拟次数;seed指定随机数种子。
最后,可以得到各参数对模型输出的敏感性指数,例如:
```
Parameter S1 V1
1 A 0.7754238 0.0682385
2 B 0.8122539 0.0579739
3 k 0.8592754 0.0489034
4 m 0.9314844 0.0239019
```
其中,S1表示一阶敏感性指数,V1表示总方差贡献。可以看到,对于该模型,参数m对模型输出的敏感性最大,其次是k、B和A。
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