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非線形関数に最適なものを作成しました。正しく機能しているようです。

#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)

私の観察のプロットは正しく出ています。プロットに最適な曲線を表示するのに問題があります。1000個の値を使用してxl独立変数を作成し、最適なものを使用して新しい値を定義したいと思います。「行」プロシージャを呼び出すと、次のエラーメッセージが表示されます。

xy.coords（x、y）のエラー：'x'と​​'y'の長さが異なりますpredict関数のみを実行しようとすると：

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

xlには1000個のコンポーネントがありますが、「a」には16個のコンポーネントしかないことがわかります。に同じ数の値を含めるべきではありませんか？

使用したデータ：

  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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わかりました、私は解決策を見つけたと思います、しかし私はそれを説明することができるかどうかわかりません。
を呼び出すときpredict.nls、引数newdataに入力するものは、予測している変数（ここ）に従って名前を付ける必要がnあり、名前は、の元の呼び出しで指定された名前と一致する必要がありnlsます。

#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")

ここに画像の説明を入力してください

于 2013-03-02T10:27:01.393 に答える