Question

我正在尝试用R编码非线性回归，以适应有关温度和降水类型之间关系的数据。

我首先用数据创建了两个向量：

  vec_temp_num
  [1] -8.5 -8.0 -6.5 -6.1 -5.9 -5.8 -5.6 -5.4 -5.3 -5.1 -4.9 -4.8 -4.7 -4.5 -4.3 -4.2 -4.1
 [18] -4.0 -3.9 -3.8 -3.7 -3.6 -3.5 -3.4 -3.3 -3.2 -3.1 -3.0 -2.9 -2.8 -2.6 -2.5 -2.4 -2.3

   vec_rain
  [1] 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000
  [9] 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 1.00000000 0.00000000 0.00000000
 [17] 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000
 [25] 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.33333333 0.00000000 0.00000000

vec_temp_num包含温度列表，而vec_rain对于每个温度都有一个观察到的降水类型的百分比，基本上是降雨或下雪（我选择从其中一个开始以简化过程）。两个向量都包含300行，并且都是“ as.numeric”。

功能如下：

func_rain <- function(x,b){(1/(1+exp(-b*x)))}

然后我测试了我的函数并得到了一个看起来应该是的图，因此在执行此步骤之前，一切似乎都没问题。

但是当我尝试编写nls公式时：

  Rain_fit<-nls(vec_rain~func_rain(vec_temp_num,b), start=c(vec_temp_num=2.6, b=1))

我收到一条错误消息：

qr（.swts * gr）中的错误：暗淡[产品2]与对象[300]的长度不匹配

似乎我应该将数据作为与矢量相对的矩阵（由于某些论坛建议创建矢量，所以我没有得到），但是后来我尝试直接使用数据框中的数据（df = dp。 w2 /雨和温度列）：

  Rain_fit<- 
    nls(dp.w2$rain~func_rain(dp.w2$temperature,b),start=list(temperature=2.6,rain=1, 
    b=1))

并收到另一条错误消息：

解析错误（text = x，keep.source = FALSE）：：2：0：输入意外结束 1：〜 ^

我已经阅读了很多有关nls函数的问题/答案，但是已经有好几天了，我只是找不到适合我的数据的正确方法，因此在此先非常感谢您的帮助！

PS：我是一个初学者，所以如果您可以提供“逐步说明”或详细的（针对虚拟对象）答案，那就太好了！

在R中使用暗号对NLS进行编码时出现问题

0 个答案: