我有一个理想的曲线数据集，如下所示。我制作了一个描述理想数据集的 nls 模型。我也有实验数据，我想根据模型绘制以找到适合的值。我该怎么做呢？
Caq q Langmuir
0 0
0.002 0.001198975
0.004 0.00234561
0.006 0.00344326
0.008 0.004494998
0.01 0.005503645
0.02 0.009984597
0.03 0.013703679
0.05 0.01952051
0.1 0.028637319
0.2 0.037362059
0.3 0.041585223
0.4 0.04407627
0.5 0.04571949
0.6 0.046884773
0.7 0.047754159
0.8 0.048427657
1 0.049403112
2 0.051476858
3 0.052207344
4 0.052580417
5 0.052806831
10 0.05326556
25 0.053544642
50 0.053638321
75 0.05366962
100 0.053685283
125 0.053694686
150 0.053700956
实验数据：
Caq mean q mean
0.119776495 -9.59E-06
0.09367508 0.002213347
0.158928618 0.007557445
0.212581528 0.015132666
0.108175866 0.022821814
0.129927046 0.030301749
0.209681371 0.037970427
2.199189257 0.045278635
14.37839971 0.048293908
30.33941524 0.050573923
42.56357812 0.053796262
50.38530228 0.056462806
102.3793218 0.059950779
127.9587089 0.06566134
我绘制了这个：（第一行是我的拟合，下一个实验数据。第三行是我对实验数据的拟合。我得到 x 和 y 长度不同的错误。
我知道我对装修的过程，但不知道是什么。
Langmuirfit<- nls(formula = q.Langmuir ~ Q*b*Caq/(1+b*Caq), data = PIsotherm, start = list(Q = 0.05, b = 1), algorith = "port")
plot(PIsotherm$Caq.mean,PIsotherm$q.mean, pch=16)
lines(PIsotherm$Caq.mean,predict(Langmuirfit))
