比如对我们的数据我就可以写出如下SSlogis方法的代码： print(nm1 <- nlmer(circumference ~ SSlogis(age,Asym, xmid, scal) ~ Asym | Tree,
Orange, start = c(Asym = 200,xmid = 770, scal = 120)), corr = FALSE)
此时我们选择的非线性函数是逻辑增长函数SSlogis，刚刚给大家解释了这个函数是有3个参数的，在上面的代码中，age是我们的预测变量，Asym, xmid, scal分别是额外的三个参数（之前的逻辑增长的式子和Asym/(1+exp((xmid-input)/scal))等同）：
进一步，拟合逻辑增长是要我们给出这些参数的初始值的，然后从初始值通过梯度下降寻找各个参数的最优解： SSlogis has an attribute called "initial", which is a function that nls can call to compute reasonable starting values for fitting a logistic function to the input data.
所以我们看到代码中都给出了响应参数的初始值 。
运行上面代码后输出如下结果：
我们可以看到结果中的固定效应里面有Asym，Xmid，scal参数的估计结果 。
那么这些参数如何解释呢？
留个悬念我们下期再更 。关注关注关注，嘿嘿 。
小结
很久没更新了，今天给大家写了如何用lme4做混合模型，包括线性和非线性的例子，感谢大家耐心看完，自己的文章都写的很细，代码都在原文中，希望大家都可以自己做一做，请关注后私信回复“数据链接”获取所有数据和本人收集的学习资料 。如果对您有用请先收藏，再点赞转发 。
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