R: как получить Гессиан от вызова nlme

library(nlme)
fm1 <- nlme(height ~ SSasymp(age, Asym, R0, lrc),
            data = Loblolly,
            fixed = Asym + R0 + lrc ~ 1,
            random = Asym ~ 1,
            start = c(Asym = -10311111, R0 = 8.5^4, lrc = 0.01),
            verbose = TRUE)

**Iteration 1
LME step: Loglik: -312.2787, nlminb iterations: 23
reStruct  parameters:
    Seed 
10.41021 
Error in nlme.formula(height ~ SSasymp(age, Asym, R0, lrc), data = Loblolly,  : 
  Singularity in backsolve at level 0, block 1

Я пытаюсь выяснить, почему некоторые модели nlme не подходят успешно, глядя на гессиан. Есть ли способ извлечь эту матрицу?

Я также рассматриваю функцию fdHess (также из той же pacakge), которая "оценивает приближенный гессиан и градиент скалярной функции с использованием конечных разностей" будет ли это эквивалентно тому, что в настоящее время реализовано в функции nlme?

nlmeControl() # this gives in my case the following settings $maxIter [1] 50 $pnlsMaxIter [1] 7 $msMaxIter [1] 50 $minScale [1] 0.001 $tolerance [1] 1e-05 $niterEM [1] 25 $pnlsTol [1] 0.001 $msTol [1] 1e-06 $returnObject [1] FALSE $msVerbose [1] FALSE $gradHess [1] TRUE $apVar [1] TRUE $.relStep [1] 6.055454e-06 $minAbsParApVar [1] 0.05 $opt [1] "nlminb" $natural [1] TRUE $sigma [1] 0

# using additional controls list argument fm1 <- nlme( height ~ SSasymp(age, Asym, R0, lrc), data = Loblolly, fixed = Asym + R0 + lrc ~ 1, random = Asym ~ 1, start = c(Asym = -10311111, R0 = 8.5^4, lrc = 0.01), control = list(opt = "nlm", msVerbose = 2, msTol = 1e-06), verbose = TRUE )

# ............ iteration = 9 Parameter: [1] 7.180326 Function Value [1] 379.1821 Gradient: [1] -4.212256e-05 Relative gradient close to zero. Current iterate is probably solution. **Iteration 1 LME step: Loglik: -312.2787, nlm iterations: 9 reStruct parameters: Seed 7.180326 Error in nlme.formula(height ~ SSasymp(age, Asym, R0, lrc), data = Loblolly, : Singularity in backsolve at level 0, block 1

Ответ 1