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r - 拟合 ggplot2、geom_smooth 和 nls

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-04 01:49:04 27 4
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我试图用方程拟合指数衰减函数(RC 类系统)上的数据:

RC

我的数据位于以下数据框中:

dataset <- data.frame(Exp = c(4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6), t = c(0, 0.33, 0.67, 1, 1.33, 1.67, 2, 4, 6, 8, 10, 0, 33, 0.67, 1, 1.33, 1.67, 2, 4, 6, 8, 10, 0, 0.33, 0.67, 1, 1.33, 1.67, 2, 4, 6, 8, 10), fold = c(1, 0.957066345654286, 1.24139015724819, 1.62889151698633, 1.72008539595879, 1.82725412314402, 1.93164365299958, 1.9722929538061, 2.15842019312484, 1.9200507796933, 1.95804730344453, 1, 0.836176542548747, 1.07077717914707, 1.45471712491441, 1.61069357875771, 1.75576377806756, 1.89280913889538, 2.00219054189937, 1.87795513639311, 1.85242493827193, 1.7409346372629, 1, 0.840498729335292, 0.904130905000499, 1.23116185602517, 1.41897551928886, 1.60167656534099, 1.72389226836308, 1.80635095956481, 1.76640786872057, 1.74327897001172, 1.63581509884482))

我有 3 个实验(Exp:4、5 和 6)数据,我想在给定的方程上拟合每个实验。

我已经设法通过子集我的数据并使用 nls 计算的参数来完成实验
test <- subset(dataset,Exp==4)
fit1 = nls(fold ~ 1+(Vmax*(1-exp(-t/tau))),
data=test,
start=c(tau=0.2,Vmax=2))
ggplot(test,aes(t,fold))+
stat_function(fun=function(t){1+coef(fit1)[[2]]*(1-exp(-t/coef(fit1)[[1]]))})+
geom_point()



但是,如果我尝试使用此代码直接在完整数据集上使用 geom_smooth 函数
d <- ggplot(test,aes(t,fold))+
geom_point()+
geom_smooth(method="nls",
formula='fold~1+Vmax*(1-exp(-t/tau))',
start=c(tau=0.2,Fmax=2))
print(d)

我收到以下错误:
Error in model.frame.default(formula = ~fold, data = data, weights = weight) : 
variable lengths differ (found for '(weights)')
In addition: Warning messages:
1: In min(x) : no non-missing arguments to min; returning Inf
2: In max(x) : no non-missing arguments to max; returning -Inf

我的语法有问题吗?我会让这个工作,以便在 dataset 上使用相同的功能,并使用 group 使每个 Exp 级别都适合。

最佳答案

有几个问题:

  • formulanls 的参数并且您需要将公式对象传递给它而不是字符。
  • ggplot2 通过 yxnls而不是 foldt .
  • 默认情况下,stat_smooth试图得到置信区间。这在 predict.nls 中没有实现.

  • 总之:
    d <- ggplot(test,aes(x=t, y=fold))+ 
    #to make it obvious I use argument names instead of positional matching
    geom_point()+
    geom_smooth(method="nls",
    formula=y~1+Vmax*(1-exp(-x/tau)), # this is an nls argument,
    #but stat_smooth passes the parameter along
    start=c(tau=0.2,Vmax=2), # this too
    se=FALSE) # this is an argument to stat_smooth and
    # switches off drawing confidence intervals

    编辑:

    在主要 ggplot2 更新到版本 2 后,您需要:
    geom_smooth(method="nls", 
    formula=y~1+Vmax*(1-exp(-x/tau)), # this is an nls argument
    method.args = list(start=c(tau=0.2,Vmax=2)), # this too
    se=FALSE)

    关于r - 拟合 ggplot2、geom_smooth 和 nls,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/25030653/

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