régression non linéaire avec effet aléatoire et lsoda

Question

Je suis confronté à un problème que je n'arrive pas à résoudre. Je voudrais utiliser nlmeou nlmODEeffectuer une régression non linéaire à effet aléatoire en utilisant comme modèle la solution d'une équation différentielle du second ordre à coefficients fixes (un oscillateur amorti).

J'arrive à utiliser nlmeavec des modèles simples, mais il semble que l'utilisation de deSolvepour générer la solution de l'équation différentielle pose un problème. Ci-dessous un exemple et les problèmes auxquels je suis confronté.

Les données et fonctions

Voici la fonction pour générer la solution de l'équation différentielle en utilisant deSolve:

library(deSolve)
ODE2_nls <- function(t, y, parms) {
  S1 <- y[1]
  dS1 <- y[2]
  dS2 <- dS1
  dS1 <- - parms["esp2omega"]*dS1  - parms["omega2"]*S1 + parms["omega2"]*parms["yeq"]
  res <- c(dS2,dS1)
  list(res)}

solution_analy_ODE2 = function(omega2,esp2omega,time,y0,v0,yeq){
  parms  <- c(esp2omega = esp2omega,
              omega2 = omega2,
              yeq = yeq)
  xstart = c(S1 =  y0, dS1 = v0)
  out <-  lsoda(xstart, time, ODE2_nls, parms)
  return(out[,2])
}

Je peux générer une solution pour une période et un facteur d'amortissement donnés, comme par exemple ici une période de 20 et un léger amortissement de 0,2:

# small example:
time <- 1:100
period <- 20 # period of oscillation
amort_factor <- 0.2
omega <- 2*pi/period # agular frequency
oscil <- solution_analy_ODE2(omega^2,amort_factor*2*omega,time,1,0,0)
plot(time,oscil)

Maintenant, je génère un panel de 10 individus avec une phase de départ aléatoire (c'est-à-dire une position de départ et une vitesse différentes). Le but est d'effectuer une régression non linéaire avec effet aléatoire sur les valeurs de départ

library(data.table)
# generate panel
Npoint <- 100 # number of time poitns
Nindiv <- 10 # number of individuals
period <- 20 # period of oscillation
amort_factor <- 0.2
omega <- 2*pi/period # agular frequency
# random phase
phase <- sample(seq(0,2*pi,0.01),Nindiv)
# simu data:
data_simu <- data.table(time = rep(1:Npoint,Nindiv), ID = rep(1:Nindiv,each = Npoint))

# signal generation
data_simu[,signal := solution_analy_ODE2(omega2 = omega^2,
                                         esp2omega = 2*0.2*omega,
                                         time = time,
                                         y0 = sin(phase[.GRP]),
                                         v0 = omega*cos(phase[.GRP]),
                                         yeq = 0)+ 
            rnorm(.N,0,0.02),by = ID]

Si nous jetons un œil, nous avons un ensemble de données approprié:

library(ggplot2)
ggplot(data_simu,aes(time,signal,color = ID))+
  geom_line()+
  facet_wrap(~ID)

Les problèmes

Utilisation de nlme

En utilisant nlmeune syntaxe similaire travaillant sur des exemples plus simples (fonctions non linéaires n'utilisant pas deSolve), j'ai essayé:

fit <- nlme(model = signal ~ solution_analy_ODE2(esp2omega,omega2,time,y0,v0,yeq), 
     data = data_simu,
     fixed = esp2omega + omega2 + y0 + v0 + yeq ~ 1,
     random = y0 ~ 1 ,
     groups = ~ ID, 
     start = c(esp2omega = 0.08, 
               omega2 = 0.04,
               yeq = 0,
               y0 = 1,
               v0 = 0))

J'obtiens:

Erreur dans checkFunc (Func2, times, y, rho): Le nombre de dérivées renvoyées par func () (2) doit être égal à la longueur du vecteur des conditions initiales (2000)

Le retraçage:

12. stop(paste("The number of derivatives returned by func() (", length(tmp[[1]]), ") must equal the length of the initial conditions vector (", length(y), ")", sep = ""))
11. checkFunc(Func2, times, y, rho)
10. lsoda(xstart, time, ODE2_nls, parms)
9. solution_analy_ODE2(omega2, esp2omega, time, y0, v0, yeq)
.
.

J'ai l'impression d' nlmeessayer de transmettre un vecteur de condition de départ à solution_analy_ODE2, et de provoquer une erreur à checkFuncpartir de lasoda.

J'ai essayé d'utiliser nlsList:

test <- nlsList(model = signal ~ solution_analy_ODE2(omega2,esp2omega,time,y0,v0,yeq) | ID, 
        data = data_simu, 
        start = list(esp2omega = 0.08, omega2 = 0.04,yeq = 0,
                     y0 = 1,v0 = 0),
        control = list(maxiter=150, warnOnly=T,minFactor = 1e-10), 
        na.action = na.fail, pool = TRUE)
head(test)

Call:
  Model: signal ~ solution_analy_ODE2(omega2, esp2omega, time, y0, v0, yeq) | ID 
   Data: data_simu 

Coefficients:
   esp2omega     omega2           yeq         y0          v0
1  0.1190764 0.09696076  0.0007577956 -0.1049423  0.30234654
2  0.1238936 0.09827158 -0.0003463023  0.9837386  0.04773775
3  0.1280399 0.09853310 -0.0004908579  0.6051663  0.25216134
4  0.1254053 0.09917855  0.0001922963 -0.5484005 -0.25972829
5  0.1249473 0.09884761  0.0017730823  0.7041049  0.22066652
6  0.1275408 0.09966155 -0.0017522320  0.8349450  0.17596648

Nous pouvons voir que l'ajustement non linéaire fonctionne bien sur des signaux individuels. Maintenant, si je veux effectuer une régression de l'ensemble de données avec des effets aléatoires, la syntaxe doit être:

fit <- nlme(test, 
     random = y0 ~ 1 ,
     groups = ~ ID, 
     start = c(esp2omega = 0.08, 
               omega2 = 0.04,
               yeq = 0,
               y0 = 1,
               v0 = 0))

Mais j'obtiens exactement le même message d'erreur.

J'ai ensuite essayé d'utiliser nlmODE, suite au commentaire de Bne Bolker sur une question similaire que j'avais posée il y a quelques années

en utilisant nlmODE

library(nlmeODE)
datas_grouped <- groupedData( signal ~ time | ID, data = data_simu, 
                              labels = list (x = "time", y = "signal"), 
                              units = list(x ="arbitrary", y = "arbitrary"))

modelODE <- list( DiffEq = list(dS2dt = ~ S1,
                                dS1dt = ~ -esp2omega*S1  - omega2*S2 + omega2*yeq),
                  ObsEq = list(yc = ~ S2),
                  States = c("S1","S2"),
                  Parms = c("esp2omega","omega2","yeq","ID"), 
                  Init = c(y0 = 0,v0 = 0))

resnlmeode = nlmeODE(modelODE, datas_grouped) 
assign("resnlmeode", resnlmeode, envir = .GlobalEnv)
#Fitting with nlme the resulting function
model <- nlme(signal ~ resnlmeode(esp2omega,omega2,yeq,time,ID), 
              data = datas_grouped, 
              fixed = esp2omega + omega2 + yeq + y0 + v0  ~ 1, 
              random = y0 + v0 ~1,
              start = c(esp2omega = 0.08, 
                        omega2 = 0.04,
                        yeq = 0,
                        y0 = 0,
                        v0 = 0)) # 

J'obtiens l'erreur:

Erreur dans resnlmeode (esp2omega, omega2, yeq, time, ID): objet 'yhat' introuvable

Ici, je ne comprends pas d'où vient l'erreur, ni comment la résoudre.

Des questions

• Pouvez-vous reproduire le problème?
• Quelqu'un a-t-il une idée pour résoudre ce problème, en utilisant soit nlmeou nlmODE?
• Sinon, existe-t-il une solution utilisant un autre package? J'ai vu nlmixr(https://cran.r-project.org/web/packages/nlmixr/index.html), mais je ne le sais pas, l'installation est compliquée et elle a été récemment supprimée du CRAN

---

Modifications

@tpetzoldt a suggéré une bonne façon de déboguer le nlmecomportement, et cela m'a beaucoup surpris. Voici un exemple de travail avec une fonction non linéaire, où je génère un ensemble de 5 individus avec un paramètre aléatoire variant entre les individus:

reg_fun = function(time,b,A,y0){
  cat("time : ",length(time)," b :",length(b)," A : ",length(A)," y0: ",length(y0),"\n")
  out <- A*exp(-b*time)+(y0-1)
  cat("out : ",length(out),"\n")
  tmp <- cbind(b,A,y0,time,out)
  cat(apply(tmp,1,function(x) paste(paste(x,collapse = " "),"\n")),"\n")
  return(out)
}

time <- 0:10*10
ramdom_y0 <- sample(seq(0,1,0.01),10)
Nid <- 5
data_simu <- 
data.table(time = rep(time,Nid),
           ID = rep(LETTERS[1:Nid],each = length(time)) )[,signal := reg_fun(time,0.02,2,ramdom_y0[.GRP]) + rnorm(.N,0,0.1),by = ID]

Les chats dans la fonction donnent ici:

time :  11  b : 1  A :  1  y0:  1 
out :  11 
0.02 2 0.64 0 1.64 
 0.02 2 0.64 10 1.27746150615596 
 0.02 2 0.64 20 0.980640092071279 
 0.02 2 0.64 30 0.737623272188053 
 0.02 2 0.64 40 0.538657928234443 
 0.02 2 0.64 50 0.375758882342885 
 0.02 2 0.64 60 0.242388423824404 
 0.02 2 0.64 70 0.133193927883213 
 0.02 2 0.64 80 0.0437930359893108 
 0.02 2 0.64 90 -0.0294022235568269 
 0.02 2 0.64 100 -0.0893294335267746
.
.
.

Maintenant je fais avec nlme:

nlme(model = signal ~ reg_fun(time,b,A,y0), 
     data = data_simu,
     fixed = b + A + y0 ~ 1,
     random = y0 ~ 1 ,
     groups = ~ ID, 
     start = c(b = 0.03, A = 1,y0 = 0))

Je reçois:

time :  55  b : 55  A :  55  y0:  55 
out :  55 
0.03 1 0 0 0 
 0.03 1 0 10 -0.259181779318282 
 0.03 1 0 20 -0.451188363905974 
 0.03 1 0 30 -0.593430340259401 
 0.03 1 0 40 -0.698805788087798 
 0.03 1 0 50 -0.77686983985157 
 0.03 1 0 60 -0.834701111778413 
 0.03 1 0 70 -0.877543571747018 
 0.03 1 0 80 -0.909282046710588 
 0.03 1 0 90 -0.93279448726025 
 0.03 1 0 100 -0.950212931632136 
 0.03 1 0 0 0 
 0.03 1 0 10 -0.259181779318282 
 0.03 1 0 20 -0.451188363905974 
 0.03 1 0 30 -0.593430340259401 
 0.03 1 0 40 -0.698805788087798 
 0.03 1 0 50 -0.77686983985157 
 0.03 1 0 60 -0.834701111778413 
 0.03 1 0 70 -0.877543571747018 
 0.03 1 0 80 -0.909282046710588 
 0.03 1 0 90 -0.93279448726025 
 0.03 1 0 100 -0.950212931632136 
 0.03 1 0 0 0 
 0.03 1 0 10 -0.259181779318282 
 0.03 1 0 20 -0.451188363905974 
 0.03 1 0 30 -0.593430340259401 
 0.03 1 0 40 -0.698805788087798 
 0.03 1 0 50 -0.77686983985157 
 0.03 1 0 60 -0.834701111778413 
 0.03 1 0 70 -0.877543571747018 
 0.03 1 0 80 -0.909282046710588 
 0.03 1 0 90 -0.93279448726025 
 0.03 1 0 100 -0.950212931632136 
 0.03 1 0 0 0 
 0.03 1 0 10 -0.259181779318282 
 0.03 1 0 20 -0.451188363905974 
 0.03 1 0 30 -0.593430340259401 
 0.03 1 0 40 -0.698805788087798 
 0.03 1 0 50 -0.77686983985157 
 0.03 1 0 60 -0.834701111778413 
 0.03 1 0 70 -0.877543571747018 
 0.03 1 0 80 -0.909282046710588 
 0.03 1 0 90 -0.93279448726025 
 0.03 1 0 100 -0.950212931632136 
 0.03 1 0 0 0 
 0.03 1 0 10 -0.259181779318282 
 0.03 1 0 20 -0.451188363905974 
 0.03 1 0 30 -0.593430340259401 
 0.03 1 0 40 -0.698805788087798 
 0.03 1 0 50 -0.77686983985157 
 0.03 1 0 60 -0.834701111778413 
 0.03 1 0 70 -0.877543571747018 
 0.03 1 0 80 -0.909282046710588 
 0.03 1 0 90 -0.93279448726025 
 0.03 1 0 100 -0.950212931632136 
 
time :  55  b : 55  A :  55  y0:  55 
out :  55 
0.03 1 0 0 0 
 0.03 1 0 10 -0.259181779318282 
 0.03 1 0 20 -0.451188363905974 
 0.03 1 0 30 -0.593430340259401 
 0.03 1 0 40 -0.698805788087798 
 0.03 1 0 50 -0.77686983985157 
 0.03 1 0 60 -0.834701111778413 
 0.03 1 0 70 -0.877543571747018 
 0.03 1 0 80 -0.909282046710588 
 0.03 1 0 90 -0.93279448726025 
 0.03 1 0 100 -0.950212931632136 
 0.03 1 0 0 0 
 0.03 1 0 10 -0.259181779318282 
 0.03 1 0 20 -0.451188363905974 
 0.03 1 0 30 -0.593430340259401 
 0.03 1 0 40 -0.698805788087798 
 0.03 1 0 50 -0.77686983985157 
 0.03 1 0 60 -0.834701111778413 
 0.03 1 0 70 -0.877543571747018 
 0.03 1 0 80 -0.909282046710588 
 0.03 1 0 90 -0.93279448726025 
 0.03 1 0 100 -0.950212931632136 
 0.03 1 0 0 0 
 0.03 1 0 10 -0.259181779318282 
 0.03 1 0 20 -0.451188363905974 
 0.03 1 0 30 -0.593430340259401 
 0.03 1 0 40 -0.698805788087798 
 0.03 1 0 50 -0.77686983985157 
 0.03 1 0 60 -0.834701111778413 
 0.03 1 0 70 -0.877543571747018 
 0.03 1 0 80 -0.909282046710588 
 0.03 1 0 90 -0.93279448726025 
 0.03 1 0 100 -0.950212931632136 
...

Donc nlmelie 5 fois (le nombre d'individus) le vecteur de temps et le passe à la fonction, avec les paramètres répétés le même nombre de fois. Ce qui n'est bien sûr pas compatible avec la façon dont lsodama fonction fonctionne.

Answer 1

Il semble que le modèle ode soit appelé avec un argument erroné, de sorte qu'il obtient un vecteur avec 2000 variables d'état au lieu de 2. Essayez ce qui suit pour voir le problème:

ODE2_nls <- function(t, y, parms) {
  cat(length(y),"\n") # <----
  S1 <- y[1]
  dS1 <- y[2]
  dS2 <- dS1
  dS1 <- - parms["esp2omega"]*dS1  - parms["omega2"]*S1 + parms["omega2"]*parms["yeq"]
  res <- c(dS2,dS1)
  list(res)
}

Edit : Je pense que la fonction analytique a fonctionné, car elle est vectorisée, vous pouvez donc essayer de vectoriser la fonction ode, soit en itérant sur le modèle ode, soit (mieux) en utilisant des vecteurs comme variables d'état. Comme odec'est rapide dans la résolution de systèmes avec plusieurs équations de 100k, 2000 devrait être faisable.

Je suppose que les états et les paramètres de nlmesont passés en tant que vecteurs. La variable d'état du modèle ode est alors un vecteur "long", les paramètres peuvent être implémentés sous forme de liste.

Voici un exemple (édité, maintenant avec les paramètres sous forme de liste):

ODE2_nls <- function(t, y, parms) {
  #cat(length(y),"\n")
  #cat(length(parms$omega2)) ndx <- seq(1, 2*N-1, 2) S1 <- y[ndx] dS1 <- y[ndx + 1] dS2 <- dS1 dS1 <- - parms$esp2omega * dS1  - parms$omega2 * S1 + parms$omega2 * parms$yeq
  res <- c(dS2, dS1)
  list(res)
}

solution_analy_ODE2 = function(omega2, esp2omega, time, y0, v0, yeq){
  parms  <- list(esp2omega = esp2omega, omega2 = omega2, yeq = yeq)
  xstart = c(S1 =  y0, dS1 = v0)
  out <-  ode(xstart, time, ODE2_nls, parms, atol=1e-4, rtol=1e-4, method="ode45")
  return(out[,2])
}

Ensuite, définissez (ou calculez) le nombre d'équations, par exemple N <- 1resp. N <-1000avant les appels.

Le modèle passe par là, avant de courir dans des problèmes numériques, mais c'est une autre histoire ...

Vous pouvez alors essayer d 'utiliser un autre solveur ode (par exemple vode), définir atolet rtolréduire les valeurs, modifier nmleles paramètres d' optimisation, utiliser des contraintes de boîte ... et ainsi de suite, comme d 'habitude dans l' optimisation non linéaire.

Answer 2

J'ai trouvé une solution de piratage de nlmecomportement: comme le montre mon édition, le problème vient du fait que nlmepasse un vecteur de NindividualxNpoints à la fonction non linéaire, en supposant que la fonction associe pour chaque point temporel une valeur. Mais lsodane faites pas cela, car il intègre une équation le long du temps (c'est-à-dire qu'il faut tout le temps jusqu'à un moment donné pour produire une valeur).

Ma solution consiste à décomposer les paramètres qui nlmepassent à ma fonction, faire le calcul, et recréer un vecteur:

detect_id <- function(vec){
  tmp <- c(0,diff(vec))
  out <- tmp
  out <- NA
  out[tmp < 0] <- 1:sum(tmp < 0)
  out <- na.locf(out,na.rm = F)
  rleid(out)
}

detect_id décomposer le vecteur de temps en identificateur de vecteurs de temps unique:

detect_id(rep(1:10,3))
[1] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3

Et puis, la fonction faisant la boucle d'intégration numérique sur chaque individu, et liant les vecteurs résultants ensemble:

solution_analy_ODE2_modif = function(omega2,esp2omega,time,y0,v0,yeq){
  tmp <- detect_id(time)
  
  out <- lapply(unique(tmp),function(i){
    idxs <- which(tmp == i)
    parms  <- c(esp2omega = esp2omega[idxs][1],
                omega2 = omega2[idxs][1],
                yeq = yeq[idxs][1])
    
    xstart = c(S1 =  y0[idxs][1], dS1 = v0[idxs][1])
    out_tmp <-  lsoda(xstart, time[idxs], ODE2_nls, parms)
    out_tmp[,2]
  }) %>% unlist()
  
  return(out)
}

Si je fais un test, où je passe un vecteur similaire à ce qui nlmepasse à la fonction:

omega2vec <- rep(0.1,30)
eps2omegavec <- rep(0.1,30)
timevec <- rep(1:10,3)
y0vec <- rep(1,30)
v0vec <- rep(0,30)
yeqvec = rep(0,30)
solution_analy_ODE2_modif(omega2 = omega2vec,
                          esp2omega = eps2omegavec,
                          time = timevec,
                          y0 = y0vec,
                          v0 = v0vec,
                          yeq = yeqvec)
 [1]  1.0000000  0.9520263  0.8187691  0.6209244  0.3833110  0.1321355 -0.1076071 -0.3143798
 [9] -0.4718058 -0.5697255  1.0000000  0.9520263  0.8187691  0.6209244  0.3833110  0.1321355
[17] -0.1076071 -0.3143798 -0.4718058 -0.5697255  1.0000000  0.9520263  0.8187691  0.6209244
[25]  0.3833110  0.1321355 -0.1076071 -0.3143798 -0.4718058 -0.5697255

Ça marche. Cela ne fonctionnerait pas avec la méthode @tpetzoldt, car le vecteur temps passe de 10 à 0, ce qui poserait des problèmes d'intégration. Ici, j'ai vraiment besoin de pirater le nlnmefonctionnement. À présent :

fit <- nlme(model = signal ~ solution_analy_ODE2_modif (esp2omega,omega2,time,y0,v0,yeq), 
     data = data_simu,
     fixed = esp2omega + omega2 + y0 + v0 + yeq ~ 1,
     random = y0 ~ 1 ,
     groups = ~ ID, 
     start = c(esp2omega = 0.5, 
     omega2 = 0.5,
     yeq = 0,
     y0 = 1,
     v0 = 1))

fonctionne comme un charme

summary(fit)


Nonlinear mixed-effects model fit by maximum likelihood
  Model: signal ~ solution_analy_ODE2_modif(omega2, esp2omega, time, y0,      v0, yeq) 
 Data: data_simu 
        AIC       BIC   logLik
  -597.4215 -567.7366 307.7107

Random effects:
 Formula: list(y0 ~ 1, v0 ~ 1)
 Level: ID
 Structure: General positive-definite, Log-Cholesky parametrization
         StdDev     Corr  
y0       0.61713329 y0    
v0       0.67815548 -0.269
Residual 0.03859165       

Fixed effects: esp2omega + omega2 + y0 + v0 + yeq ~ 1 
              Value  Std.Error  DF   t-value p-value
esp2omega 0.4113068 0.00866821 186  47.45002  0.0000
omega2    1.0916444 0.00923958 186 118.14876  0.0000
y0        0.3848382 0.19788896 186   1.94472  0.0533
v0        0.1892775 0.21762610 186   0.86974  0.3856
yeq       0.0000146 0.00283328 186   0.00515  0.9959
 Correlation: 
       esp2mg omega2 y0     v0    
omega2  0.224                     
y0      0.011 -0.008              
v0      0.005  0.030 -0.269       
yeq    -0.091 -0.046  0.009 -0.009

Standardized Within-Group Residuals:
       Min         Q1        Med         Q3        Max 
-3.2692477 -0.6122453  0.1149902  0.6460419  3.2890201 

Number of Observations: 200
Number of Groups: 10