【发布时间】:2016-05-09 08:04:48
【问题描述】:
我问这个问题是因为我不明白为什么nlxb 拟合函数不能与 predict() 函数一起使用。
我一直在寻找解决这个问题,但到目前为止没有运气:(
我使用dplyr 对数据进行分组,并使用do 使用来自nlmrt 包的nlxb 来适应每个组。
这是我的尝试
set.seed(12345)
set =rep(rep(c("1","2","3","4"),each=21),times=1)
time=rep(c(10,seq(100,900,100),seq(1000,10000,1000),20000),times=1)
value <- replicate(1,c(replicate(4,sort(10^runif(21,-6,-3),decreasing=FALSE))))
data_rep <- data.frame(time, value,set)
> head(data_rep)
# time value set
#1 10 1.007882e-06 1
#2 100 1.269423e-06 1
#3 200 2.864973e-06 1
#4 300 3.155843e-06 1
#5 400 3.442633e-06 1
#6 500 9.446831e-06 1
* * * *
library(dplyr)
library(nlmrt)
d_step <- 1
f <- 1e9
d <- 32
formula = value~Ps*(1-exp(-2*f*time*exp(-d)))*1/(sqrt(2*pi*sigma))*exp(-(d-d_ave)^2/(2*sigma))*d_step
dffit = data_rep %>% group_by(set) %>%
do(fit = nlxb(formula ,
data = .,
start=c(d_ave=44,sigma=12,Ps=0.5),
control=nls.lm.control(maxiter = 100),
trace=TRUE))
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最后我想得到两点,
1)首先,如何获取每个组的拟合系数继续dffitpipeline。
2) 根据新的 x 值进行预测。
例如range <- data.frame(x=seq(1e-5,20000,length.out=10000))
预测(fit,data.frame(x=range)
Error in UseMethod("predict") :
no applicable method for 'predict' applied to an object of class "nlmrt"
由于nlxb 与nls 相比r-minpack-lmnls-lm-failed-with-good-results 工作顺利,我更喜欢nlxb 的解决方案。但如果您有更好的解决方案,请告诉我们。
【问题讨论】: