R预测（）仅返回nls（）模型的拟合值

Question

首先，我想提及一下我只是R语言的初学者。 尝试从nls（）生成的模型预测数据时遇到了问题。我将指数衰减函数拟合到我的数据中，一切似乎都很好，例如我得到了不错的回归线。但是，当我在新数据集上使用predict（）时，它仅返回拟合值。

我的代码是：

df = data.frame(Time = c(0,5,15,30), Value = c(1, 0.38484677,0.18679383, 0.06732328))

model <- nls(Value~a*exp(-b*Time), start=list(a=1, b=0.15), data = df)

plot(Value~Time, data = df)

lines(df$Time, predict(model))

newtime <- data.frame(Time = seq(1,20, by = 1))

pr = predict(model, newdata = newtime$Time)

pr
[1] 0.979457389 0.450112312 0.095058637 0.009225664

有人可以解释一下，我做错了吗？我知道这里有这个问题的答案，但是没有一个帮助我。

提前感谢您的帮助！

Answer 1

newdata参数应该是与输入数据名称相同的data.frame。当您使用newdata = newtime$Time时，实际上是传入的newtime$Time不再是data.frame了，因为它已“下降”为向量。您可以像这样传递新时间

pr = predict(model, newdata = newtime)