가장 적합한 비선형 곡선에 대한 새로운 값 플롯

Question

비선형 함수에 가장 적합한 것을 만들었습니다. 그것은 올바르게 작동하는 것 같습니다 :

#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) 

내 관측을위한 음모가 올바르게 나오고 있습니다. 내 음모에 가장 잘 맞는 곡선을 표시하는 데 문제가 있습니다. 저는 1000 개의 값을 갖는 xl 독립 변수를 만들고, 가장 적합한 것을 사용하여 새로운 값을 정의하려고합니다. xy.coords에서

오류 (X, Y) : 나는 "라인"프로 시저를 호출 할 때, 나는 오류 메시지가 'X'와 예측 나는 단지 실행하려고하면 'y'는 길이가 차이 기능 : 그 XL는 "a"는 16 가지 구성 요소가 있습니다 1000 개 구성 요소를 가지고 있지만 볼 수

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

. a에서 같은 수의 값을 가져야하지 않습니까? 사용

데이터 :

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 

Answer 1

좋아, 나는 그러나 나는 그것을 설명 할 수있을 것입니다 확실하지 않다, 나는 해결책을 찾은 것 같아요.
predict.nls을 호출 할 때 newdata 인수에 입력하는 내용은 예측하는 변수 (여기서는 n)에 따라 이름을 지정해야하며 이름은 nls의 원래 호출과 일치해야합니다. 우리는 당신의 코드를 시도하고 문제가 어디에서 오는지 볼 수 있도록

#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")