R语言，非线性模型公式预测

Question

我用一组数据 (x, y) 拟合指数公式。然后我想根据公式计算 y 值，其中 x 值超出实际数据集。它不起作用，总是打印实际 x 值的 y 值。这是代码。我做错了什么？我的 R 语言任务的解决方案是什么:

data <- data.frame(x=seq(1,69), y=othertable[1:69, 2])
nlsxypw <- nls(data$y ~ a*data$x^b, col2_60, start=list(a=2200000, b=0))
predict(nlsxypw)
#here I want to calculate the y values for x = 70-80
xnew <- seq(70, 80, 1)
predict(nlsxypw, xnew)

#it doesn't print these values, still the actual values for x=1~69.

Answer 1

这是 predict.nls 的一个奇怪功能(可能还有其他 predict 方法？)，但是您必须提供具有相同名称的新数据您的模型是根据以下内容定义的:

set.seed(123)
Data <- data.frame(
  x = 1:69, 
  y = ((1:69)**2)+rnorm(69,0,5))
nlsxypw <- nls(y ~ a*(x^b),
               data=Data,
               start=list(a=2.5, b=1))
##
xnew <- 70:80
## note how newdata is specified
y.pred <- predict(nlsxypw, newdata=list(x=xnew))
> y.pred
 [1] 4900.355 5041.359 5184.364 5329.368 5476.373 5625.377 5776.381 5929.386 6084.390 6241.393 6400.397
##
with(
  Data,
  plot(x,y,pch=20,
       xlim=c(0,90),
       ylim=c(0,6700)))

lines(fitted(nlsxypw),col="red")
points(
  x=xnew,
  y=y.pred,
  pch=20,
  col="blue")
##