4、模型参数估计：从数据处理到参数优化与可识别性分析

模型参数估计：从数据处理到参数优化与可识别性分析

1. 数据处理

1.1 数据导入注意事项

在处理数据时，从 Excel 等数据源导入数据到 R 平台时，需要注意小数点分隔符的问题。不同操作系统的区域设置可能会导致在保存为 CSV 文件时对数字的错误解释。例如，Excel 中存储为 3,141.2 的数字可能会被潜在地视为两个数字 3 和 141.2。可以通过在 R 中可视化数据或直接检查 CSV 文件来检测数据的解释情况。同时，Excel 中的数字单元格应禁用“使用千位分隔符”选项。

1.2 数据导入操作步骤

• 从 .csv 文件读取实验数据到 R 平台，可运行以下代码：

myData <- read.csv("/path/to/myData.csv")
myData
# View data

• 注意：在 Windows 操作系统中，数据文件的路径在 R 中需要特殊处理。例如，位于 C:\Users\ABC\Downloads\myData.csv 的文件，在 R 中应提供为 C:\Users\ABC\Downloads\myData.csv，因为反斜杠在 R 中也是转义字符。

1.3 直接输入数据示例

数据集包含两个变量（各在不同列），包括 V（以 10 为底的病毒滴度对数）和时间（以天为单位）。为简便起见，用户也可以直接在 R 中输入数据，示例代码如下：

# Write