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我希望根据公式 > r² = (x-h)²+(y-k)² 计算半径的预测区间。 r- 圆的半径,x,y,是高斯坐标,h,k,标记拟合圆的中心。
# data
x <- c(1,2.2,1,2.5,1.5,0.5,1.7)
y <- c(1,1,3,2.5,4,1.7,0.8)
# using nls.lm from minpack.lm (minimising the sum of squared residuals)
library(minpack.lm)
residFun <- function(par,x,y) {
res <- sqrt((x-par$h)^2+(y-par$k)^2)-par$r
return(res)
}
parStart <- list("h" = 1.5, "k" = 2.5, "r" = 1.7)
out <- nls.lm(par = parStart, x = x, y = y, lower =NULL, upper = NULL, residFun)
predict()
不适用于 nls.lm,因此我正在尝试使用 nlsLM 计算圆拟合。 (我可以手动计算它,但在创建我的 Designmatrix 时遇到麻烦)。`
dat = list("x" = x,"y" = y)
out1 <- nlsLM(y ~ sqrt(-(x-h)^2+r^2)+k, start = parStart )
Error in stats:::nlsModel(formula, mf, start, wts) :
singular gradient matrix at initial parameter estimates
nlsLM()
与圆配合工作? (优点是通用
predict()
可用。
attach(faithful)
eruption.lm = lm(eruptions ~ waiting)
newdata = data.frame(waiting=seq(45,90, length = 272))
# confidence interval
conf <- predict(eruption.lm, newdata, interval="confidence")
# prediction interval
pred <- predict(eruption.lm, newdata, interval="predict")
# plot of the data [1], the regression line [1], confidence interval [2], and prediction interval [3]
plot(eruptions ~ waiting)
lines(conf[,1] ~ newdata$waiting, col = "black") # [1]
lines(conf[,2] ~ newdata$waiting, col = "red") # [2]
lines(conf[,3] ~ newdata$waiting, col = "red") # [2]
lines(pred[,2] ~ newdata$waiting, col = "blue") # [3]
lines(pred[,3] ~ newdata$waiting, col = "blue") # [3]
最佳答案
我很难弄清楚你想做什么。让我来说明一下数据是什么样的,以及关于“预测”的一些内容。
plot(x,y, xlim=range(x)*c(0, 1.5), ylim=range(y)*c(0, 1.5))
lines(out$par$h+c(-1,-1,1,1,-1)*out$par$r, # extremes of x-coord
out$par$k+c(-1,1,1,-1 ,-1)*out$par$r, # extremes of y-coord
col="red")
lines(out$par$h+cos(seq(-pi,pi, by=0.1))*out$par$r, #center + r*cos(theta)
out$par$k+sin(seq(-pi,pi, by=0.1))*out$par$r, #center + r*sin(theta)
col="red")
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