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我已经为非线性函数创建了最佳拟合。它似乎工作正常：

#define a function
fncTtr <- function(n,d) (d/n)*((sqrt(1+2*(n/d))-1))

#fit
dFit <- nls(dData$ttr~fncTtr(dData$n,d),data=dData,start=list(d=25),trace=T)
summary(dFit)

plot(dData$ttr~dData$n,main="Fitted d value",pch=19,)
xl <- seq(min(dData$n),max(dData$n), (max(dData$n) - min(dData$n))/1000)

lines(xl,predict(dFit,newdata=xl,col=blue)

我观察的情节是正确的。我无法在我的绘图上显示最佳拟合曲线。我创建了具有 1000 个值的 xl 自变量，并且我想使用最佳拟合来定义新值。当我调用“行”过程时，我收到错误消息：

xy.coords(x, y) 中的错误：“x”和“y”长度不同如果我尝试仅执行预测函数：

a <-predict(dFit,newdata=xl)
str(a)

我可以看到 xl 有 1000 个组件，但“a”只有 16 个组件。我不应该在 a 中有相同数量的值吗？

使用的数据：

  n    ttr      d
1  35 0.6951 27.739
2  36 0.6925 28.072
3  37 0.6905 28.507
4  38 0.6887 28.946
5  39 0.6790 28.003
6  40 0.6703 27.247
7  41 0.6566 25.735
8  42 0.6605 26.981
9  43 0.6567 27.016
10 44 0.6466 26.026
11 45 0.6531 27.667
12 46 0.6461 27.128
13 47 0.6336 25.751
14 48 0.6225 24.636
15 49 0.6214 24.992
16 50 0.6248 26.011
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好的，我想我找到了解决方案，但是我不确定我是否能够解释它。
调用predict.nls时，您输入参数newdata的内容必须根据您预测的变量（此处n）命名，并且名称必须与原始调用中给出的nls.

#Here I replaced dData$n with n
dFit <- nls(ttr~fncTtr(n,d),data=dData,start=list(d=25),trace=T)

plot(dData$ttr~dData$n,main="Fitted d value",pch=19,)
xl <- seq(min(dData$n),max(dData$n), (max(dData$n) - min(dData$n))/1000)

a <- predict(dFit,newdata=list(n=xl))
length(a)==length(xl)
[1] TRUE

lines(xl,a,col="blue")

在此处输入图像描述

于 2013-03-02T10:27:01.393 回答