j'ai réalisé des mesures de nombre de feuilles en fonction du temps, sur 3 plantes. Le tracé des données indique que la dynamique de nombre de feuilles en fonction du temps s'apparente à une fonction linéaire décroissante: y=-a*x+b
Je cherche à fitter ce modèle sur mes données en utilisant la fonction nlme() et mettant le numéro de la plante en effet aléatoire. J'ai déjà réalisé avec succès cet exercice sur un modèle plus complexe "plateau+linéaire". Mais dans le cas de la linéaire y=-a*x+b, R me renvoie un message d'erreur qui fait référence au calcul de la matrice de Cholesky et je suis perdue... :(
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Manip=read.table('nb_fe_TP_supp1102.csv',header=TRUE,sep=';')
GHN_cont=Manip[1:36,]
attach(GHN_cont)
n_pl=as.factor(n_pl)
library(nlme)
a <- options()$contrasts
#a[1] <-"contr.treatment"
a[1] <-"contr.sum"
options(contrasts=a)
DataAna <- groupedData(Nb_fe_pres_TP ~ 1|n_pl,data = GHN_cont)
Mod.GHN_cont = function (jj,a,b) a*jj+b
Mod_GHN_cont = nlme(Nb_fe_pres_TP~Mod.GHN_cont(jj,a,b),data=DataAna,fixed=a+b~1,random=pdDiag(a~1),start=c(a=-0.0217,b=21.6),verbose=TRUE)
Erreur dans chol.default((value + t(value))/2) :
le mineur dominant d'ordre 1 n'est pas défini positif
De plus : Warning messages:
1: In Ops.factor(a, jj) : * not meaningful for factors
2: In Ops.factor(a, jj) : * not meaningful for factors
3: In Ops.factor(a, jj) : * not meaningful for factors
4: In Ops.factor(a, jj) : * not meaningful for factors
une idée ?
mon fichier de data est sur le lien :
https://www.agroparistech.fr/get/?k=enh2DrmXJdj7ncFc19g
Merci d'avance