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我有一个数据框列表，我想计算列表中每个数据框的非线性最佳拟合，并获得一个包含最佳拟合对象的列表。我正在尝试使用 lapply 但我遇到了参数问题。

# define a function for D
fncTtr <- function(n,d) (d/n)*((sqrt(1+2*(n/d))-1))
# define a function for best fit
bestFitD <- function(dat,fun) {
 res <- nls(dat$ttr~fun(n,d),data=dat,start=list(d=25),trace=T)
 return(res)
}

resL <- lapply(dData2,bestFitD,dat=dData2,fun=fncTtr)

当我执行此代码时，我收到以下错误：

FUN(X[[1L]], ...) 中的错误：未使用的参数 (X[[1]])

我希望 lapply 遍历 dData2 中的每个数据帧并执行 bestFitD 函数。我应该如何在 lapply 中定义函数的参数。dData2 对象是一个列表。我将它用作 bestFitD 的参数，但此函数需要一个数据帧作为参数。我该如何定义这个参数？当我使用一个数据帧自行执行函数 bestFitD 时，它运行正常。具有数据框组件的 dData2 列表示例：

$`1`
    n    ttr      d id
1  35 0.6951 27.739  1
2  36 0.6925 28.072  1
3  37 0.6905 28.507  1
4  38 0.6887 28.946  1
5  39 0.6790 28.003  1
6  40 0.6703 27.247  1
7  41 0.6566 25.735  1
8  42 0.6605 26.981  1
9  43 0.6567 27.016  1
10 44 0.6466 26.026  1
11 45 0.6531 27.667  1
12 46 0.6461 27.128  1
13 47 0.6336 25.751  1
14 48 0.6225 24.636  1
15 49 0.6214 24.992  1
16 50 0.6248 26.011  1

$`2`
    n    ttr      d id
17 35 0.6951 27.739  2
18 36 0.6925 28.072  2
19 37 0.6905 28.507  2
20 42 0.6605 26.981  2

以下代码似乎没问题：

res <- bestFitD(dData2[[1]],fncTtr)

但是当我执行以下操作时：

res <- bestFitD(dData2[[2]],fncTtr)

我收到以下错误：

Error in model.frame.default(formula = ~dat + ttr + n, data = dat) : 
  invalid type (list) for variable 'dat'

为什么？两者都是数据框！但似乎第二个组件有些奇怪！

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2 回答 2

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只需摆脱函数调用dat$中的。nls我相信它正在寻找dat$dat$ttr显然会破裂的东西。也就是说，您的bestFitD功能应该是：

bestFitD <- function(dat,fun) {
    res <- nls(ttr~fun(n,d),data=dat,start=list(d=25),trace=T)
    return(res)
}

现在，使用lapplyas 调用：

resL <- lapply(dData2, bestFitD, fun = fncTtr)
于 2013-03-03T10:46:12.247 回答
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这应该有效：

resL <- lapply(dData2, function(x,fun){
                 bestFitD(x,fun)
               },fun='fncTtr')

我重写的地方，bestFitD 使用do.call

bestFitD <- function(dat,fun){
  nls(ttr~do.call(fun,list(n,d)), data=dat,
      start=list(d=25),trace=T)
  res
}

0.003237457 :  25 
0.0009393089 :  26.77943 
0.0009362902 :  26.84895 
0.0009362902 :  26.84898 
0.001282807 :  25 
4.771935e-05 :  27.64267 
4.389588e-05 :  27.80729 
4.389584e-05 :  27.80781

编辑

我的解决方案可以简化为（类似于但不完全与 Anthony 解决方案）

lapply(dData2, bestFitD, fun = 'fncTtr')
于 2013-03-03T10:46:20.713 回答