r - R中的gls函数：使用广义最小二乘拟合线性模型

Question

“gls 函数使用广义最小二乘拟合线性模型。允许误差相关和/或具有不相等的方差。”

例子

 # NOT RUN {
 # AR(1) errors within each Mare
 fm1 <- gls(follicles ~ sin(2*pi*Time) + cos(2*pi*Time), Ovary,
       correlation = corAR1(form = ~ 1 | Mare))
 # variance increases as a power of the absolute fitted values
 fm2 <- update(fm1, weights = varPower())
 # }

我从https://www.rdocumentation.org/packages/nlme/versions/3.1-137/topics/gls获得了所有上述信息

在示例中，他们使用了非线性模型“follicles ~ sin(2*pi*Time) + cos(2*pi*Time)”。我的问题是为什么他们使用 gls 函数来拟合非线性模型？请有任何想法！

先感谢您

标签： rlinear-programmingnonlinear-functions