r - nlsplot 在 r 中的几个子集中
问题描述
我data.sustracted使用nlsfit. 我的数据框由许多不同的子集组成，为了得到一个子集的图表，我做了：
dataP1 <- filter(.data = data.sustracted, code=="1")
dataP1GS=as.data.frame(cbind(dataP1$time, dataP1$SGP))
names(dataP1GS)= c("Hour", "GP")
nlsplot(dataP1GS, model = 12, start = c(a = 30, b = 1.5, c = 0.053),
xlab = "Hour" , ylab = "GasP", position = 1)`
但是，这种方式会花费我很长时间，因为有很多数据集作为这个
因此我尝试了：
with(subset(data.sustracted, code == "i"),
nlsplot(data.sustracted, model = 12,
start = c(a = 30, b = 1.5, c = 0.053),
xlab = "time" , ylab = "SGP", position = 1))
但是代码给了我以下错误！
nls(y ~ a + b * (1 - exp(-c * x)), data = data, start = list(a = 20, : step factor 0.000488281 减少到 0.000976562 的“minFactor”以下) 中的错误
如果我过滤我的数据集并手动执行它，它可以工作但不可行，因为我有许多相似的数据集和几个子集（看看我做了什么）。
dataP1 <- filter(.data = data.sustracted, code=="1")
dataP1GS=as.data.frame(cbind(dataP1$time, dataP1$SGP))
names(dataP1GS)= c("Hour", "GP")
nlsplot(dataP1GS, model = 12,
start = c(a = 30, b = 1.5, c = 0.053),
xlab = "Hour" , ylab = "GasP", position = 1)`
我也尝试过ggplot，我一次按子集获取所有图表，但ggplot只是制作 SGP 和时间的图表，即使我使用它也不会写线或方程qqline
看：
## ggplot2, i.e for two species
ggplot(subset(data.sustracted,
code %in% c("1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9", "10",
"11", "12", "13", "14", "15", "16", "17", "18", "19",
"20", "21", "22", "23", "24", "25", "26", "27", "28",
"29", "30", "31", "32", "33", "34", "35", "36", "37",
"38", "39", "40", "41", "42", "43", "44", "45")),
aes(x=time, y=SGP, color=code))+
geom_point() +
geom_smooth(method = "nlsm",
method.args = list(formula = SGP ~ a+b*(1-exp(-c*time)),
start = list( a=30, b=1.5, c = 0.053)),
data = data.sustracted,
se = FALSE,
aes(color = factor(code)))+
facet_wrap_paginate(~code, ncol = 3, nrow = 3, page = 2)`
请！给我任何提示，我会尝试自己探索更多，或者如果可能的话，对我可以使用的一些代码提出一些建议。
我想按我的数据框的子集绘制图表，并在每个图表上获得我的模型的线和方程。
非常感谢！:)
我的数据是：
structure(list(code = c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L,
3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L,
4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L,
5L, 5L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 7L, 7L,
7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L,
8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L,
9L, 9L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L,
10L, 11L, 11L, 11L, 11L, 11L, 11L, 11L, 11L, 11L, 11L, 11L, 11L,
12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 13L,
13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 14L, 14L,
14L, 14L, 14L, 14L, 14L, 14L, 14L, 14L, 14L, 14L, 15L, 15L, 15L,
15L, 15L, 15L, 15L, 15L, 15L, 15L, 15L, 15L, 16L, 16L, 16L, 16L,
16L, 16L, 16L, 16L, 16L, 16L, 16L, 16L, 17L, 17L, 17L, 17L, 17L,
17L, 17L, 17L, 17L, 17L, 17L, 17L, 18L, 18L, 18L, 18L, 18L, 18L,
18L, 18L, 18L, 18L, 18L, 18L, 19L, 19L, 19L, 19L, 19L, 19L, 19L,
19L, 19L, 19L, 19L, 19L, 20L, 20L, 20L, 20L, 20L, 20L, 20L, 20L,
20L, 20L, 20L, 20L, 21L, 21L, 21L, 21L, 21L, 21L, 21L, 21L, 21L,
21L, 21L, 21L, 22L, 22L, 22L, 22L, 22L, 22L, 22L, 22L, 22L, 22L,
22L, 22L, 23L, 23L, 23L, 23L, 23L, 23L, 23L, 23L, 23L, 23L, 23L,
23L, 24L, 24L, 24L, 24L, 24L, 24L, 24L, 24L, 24L, 24L, 24L, 24L,
25L, 25L, 25L, 25L, 25L, 25L, 25L, 25L, 25L, 25L, 25L, 25L, 26L,
26L, 26L, 26L, 26L, 26L, 26L, 26L, 26L, 26L, 26L, 26L, 27L, 27L,
27L, 27L, 27L, 27L, 27L, 27L, 27L, 27L, 27L, 27L, 28L, 28L, 28L,
28L, 28L, 28L, 28L, 28L, 28L, 28L, 28L, 28L, 29L, 29L, 29L, 29L,
29L, 29L, 29L, 29L, 29L, 29L, 29L, 29L, 30L, 30L, 30L, 30L, 30L,
30L, 30L, 30L, 30L, 30L, 30L, 30L, 31L, 31L, 31L, 31L, 31L, 31L,
31L, 31L, 31L, 31L, 31L, 31L, 32L, 32L, 32L, 32L, 32L, 32L, 32L,
32L, 32L, 32L, 32L, 32L, 33L, 33L, 33L, 33L, 33L, 33L, 33L, 33L,
33L, 33L, 33L, 33L, 34L, 34L, 34L, 34L, 34L, 34L, 34L, 34L, 34L,
34L, 34L, 34L, 35L, 35L, 35L, 35L, 35L, 35L, 35L, 35L, 35L, 35L,
35L, 35L, 36L, 36L, 36L, 36L, 36L, 36L, 36L, 36L, 36L, 36L, 36L,
36L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L,
38L, 38L, 38L, 38L, 38L, 38L, 38L, 38L, 38L, 38L, 38L, 38L, 39L,
39L, 39L, 39L, 39L, 39L, 39L, 39L, 39L, 39L, 39L, 39L, 40L, 40L,
40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 41L, 41L, 41L,
41L, 41L, 41L, 41L, 41L, 41L, 41L, 41L, 41L, 42L, 42L, 42L, 42L,
42L, 42L, 42L, 42L, 42L, 42L, 42L, 42L, 43L, 43L, 43L, 43L, 43L,
43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 44L, 44L, 44L, 44L, 44L, 44L,
44L, 44L, 44L, 44L, 44L, 44L, 45L, 45L, 45L, 45L, 45L, 45L, 45L,
45L, 45L, 45L, 45L, 45L), time = c(2L, 4L, 6L, 8L, 12L, 16L,
24L, 36L, 48L, 60L, 72L, 96L, 2L, 4L, 6L, 8L, 12L, 16L, 24L,
36L, 48L, 60L, 72L, 96L, 2L, 4L, 6L, 8L, 12L, 16L, 24L, 36L,
48L, 60L, 72L, 96L, 2L, 4L, 6L, 8L, 12L, 16L, 24L, 36L, 48L,
60L, 72L, 96L, 2L, 4L, 6L, 8L, 12L, 16L, 24L, 36L, 48L, 60L,
72L, 96L, 2L, 4L, 6L, 8L, 12L, 16L, 24L, 36L, 48L, 60L, 72L,
96L, 2L, 4L, 6L, 8L, 12L, 16L, 24L, 36L, 48L, 60L, 72L, 96L,
2L, 4L, 6L, 8L, 12L, 16L, 24L, 36L, 48L, 60L, 72L, 96L, 2L, 4L,
6L, 8L, 12L, 16L, 24L, 36L, 48L, 60L, 72L, 96L, 2L, 4L, 6L, 8L,
12L, 16L, 24L, 36L, 48L, 60L, 72L, 96L, 2L, 4L, 6L, 8L, 12L,
16L, 24L, 36L, 48L, 60L, 72L, 96L, 2L, 4L, 6L, 8L, 12L, 16L,
24L, 36L, 48L, 60L, 72L, 96L, 2L, 4L, 6L, 8L, 12L, 16L, 24L,
36L, 48L, 60L, 72L, 96L, 2L, 4L, 6L, 8L, 12L, 16L, 24L, 36L,
48L, 60L, 72L, 96L, 2L, 4L, 6L, 8L, 12L, 16L, 24L, 36L, 48L,
60L, 72L, 96L, 2L, 4L, 6L, 8L, 12L, 16L, 24L, 36L, 48L, 60L,
72L, 96L, 2L, 4L, 6L, 8L, 12L, 16L, 24L, 36L, 48L, 60L, 72L,
96L, 2L, 4L, 6L, 8L, 12L, 16L, 24L, 36L, 48L, 60L, 72L, 96L,
2L, 4L, 6L, 8L, 12L, 16L, 24L, 36L, 48L, 60L, 72L, 96L, 2L, 4L,
6L, 8L, 12L, 16L, 24L, 36L, 48L, 60L, 72L, 96L, 2L, 4L, 6L, 8L,
12L, 16L, 24L, 36L, 48L, 60L, 72L, 96L, 2L, 4L, 6L, 8L, 12L,
16L, 24L, 36L, 48L, 60L, 72L, 96L, 2L, 4L, 6L, 8L, 12L, 16L,
24L, 36L, 48L, 60L, 72L, 96L, 2L, 4L, 6L, 8L, 12L, 16L, 24L,
36L, 48L, 60L, 72L, 96L, 2L, 4L, 6L, 8L, 12L, 16L, 24L, 36L,
48L, 60L, 72L, 96L, 2L, 4L, 6L, 8L, 12L, 16L, 24L, 36L, 48L,
60L, 72L, 96L, 2L, 4L, 6L, 8L, 12L, 16L, 24L, 36L, 48L, 60L,
72L, 96L, 2L, 4L, 6L, 8L, 12L, 16L, 24L, 36L, 48L, 60L, 72L,
96L, 2L, 4L, 6L, 8L, 12L, 16L, 24L, 36L, 48L, 60L, 72L, 96L,
2L, 4L, 6L, 8L, 12L, 16L, 24L, 36L, 48L, 60L, 72L, 96L, 2L, 4L,
6L, 8L, 12L, 16L, 24L, 36L, 48L, 60L, 72L, 96L, 2L, 4L, 6L, 8L,
12L, 16L, 24L, 36L, 48L, 60L, 72L, 96L, 2L, 4L, 6L, 8L, 12L,
16L, 24L, 36L, 48L, 60L, 72L, 96L, 2L, 4L, 6L, 8L, 12L, 16L,
24L, 36L, 48L, 60L, 72L, 96L, 2L, 4L, 6L, 8L, 12L, 16L, 24L,
36L, 48L, 60L, 72L, 96L, 2L, 4L, 6L, 8L, 12L, 16L, 24L, 36L,
48L, 60L, 72L, 96L, 2L, 4L, 6L, 8L, 12L, 16L, 24L, 36L, 48L,
60L, 72L, 96L, 2L, 4L, 6L, 8L, 12L, 16L, 24L, 36L, 48L, 60L,
72L, 96L, 2L, 4L, 6L, 8L, 12L, 16L, 24L, 36L, 48L, 60L, 72L,
96L, 2L, 4L, 6L, 8L, 12L, 16L, 24L, 36L, 48L, 60L, 72L, 96L,
2L, 4L, 6L, 8L, 12L, 16L, 24L, 36L, 48L, 60L, 72L, 96L, 2L, 4L,
6L, 8L, 12L, 16L, 24L, 36L, 48L, 60L, 72L, 96L, 2L, 4L, 6L, 8L,
12L, 16L, 24L, 36L, 48L, 60L, 72L, 96L, 2L, 4L, 6L, 8L, 12L,
16L, 24L, 36L, 48L, 60L, 72L, 96L, 2L, 4L, 6L, 8L, 12L, 16L,
24L, 36L, 48L, 60L, 72L, 96L), SGP = c(7.66, 10.36, 11.84, 14.6,
17.58, 20.92, 26.36, 30.82, 34.44, 36.12, 37.54, 38.88, 8.75,
12, 13.75, 15.91666667, 18.38333333, 21.41666667, 26.36666667,
30.05, 32.95, 34.41666667, 35.6, 36.68333333, 9.266666667, 12.51666667,
15.06666667, 17.93333333, 19.88333333, 22.23333333, 26.5, 29.55,
32.56666667, 33.93333333, 35.25, 36.21666667, 6.666666667, 9.483333333,
11, 14.01666667, 16.41666667, 19.51666667, 24.08333333, 27.53333333,
30.61666667, 31.83333333, 33.03333333, 34.26666667, 9.433333333,
13.18333333, 15.96666667, 20.51666667, 23.25, 27.05, 32.76666667,
36.88333333, 40.51666667, 41.86666667, 43.16666667, 44.05, 8.583333333,
11.9, 14.06666667, 16.41666667, 18.35, 20.98333333, 25.33333333,
28.48333333, 31.6, 32.71666667, 34.01666667, 35.03333333, 7.433333333,
10.28333333, 12.28333333, 13.75, 15.75, 17.68333333, 20.73333333,
23.8, 26.68333333, 27.88333333, 29.06666667, 29.93333333, 8.3,
11.96666667, 14.95, 19.36666667, 23.23333333, 27.85, 33.71666667,
38.13333333, 41.65, 43.11666667, 44.25, 45.3, 8.496666667, 11.64,
13.76666667, 15.92333333, 17.82666667, 20.20333333, 24.62666667,
28.56333333, 31.79333333, 33.04666667, 34.43666667, 35.81333333,
4.583333333, 6.066666667, 7.7, 10.33333333, 12.63333333, 15.68333333,
20.95, 24.46666667, 27.71666667, 29.11666667, 30.46666667, 31.93333333,
3.266666667, 4.616666667, 5.633333333, 7.5, 9.483333333, 12.01666667,
16.63333333, 19.61666667, 22.55, 23.78333333, 25.1, 26.45, 6.916666667,
9.75, 12.88333333, 17.03333333, 20.8, 24.73333333, 30.8, 35.05,
38.43333333, 39.91666667, 41.18333333, 42.51666667, 6.533333333,
8.466666667, 9.55, 12.26666667, 14.98333333, 18.25, 23.16666667,
27.36666667, 30.9, 32.51666667, 33.96666667, 34.86666667, 9.16,
12.04, 14.64, 17.42, 19.74, 23.24, 29.18, 33.64, 37.8, 39.18,
40.8, 42.4, 9.866666667, 13.13333333, 15.08333333, 17.26666667,
19.25, 21.63333333, 26.81666667, 30.5, 33.6, 35.16666667, 36.68333333,
38.16666667, 7.996666667, 10.89, 13.26666667, 15.88333333, 17.43666667,
19.68666667, 23.11, 26.14666667, 29.06333333, 30.54333333, 32.01,
33.41666667, 11.08, 15.41666667, 18.21, 21.06, 23.1, 25.19666667,
29.47333333, 33.93333333, 36.66666667, 37.73, 38.79, 40.03, 11.08333333,
14.4, 16.15, 17.86666667, 18.9, 20.45, 24.56666667, 28.61666667,
31.33333333, 33.48333333, 34.48333333, 35.95, 7.666666667, 9.85,
10.7, 11.81666667, 12.33333333, 14.05, 18.01666667, 22.38333333,
24.5, 26.46666667, 27.46666667, 28.51666667, 8.15, 10.98333333,
11.75, 12.8, 14.25, 16.85, 22.26666667, 26.81666667, 29.25, 30.78333333,
32.06666667, 32.86666667, 7.483333333, 10.78333333, 12.93333333,
15.41666667, 16.53333333, 17.93333333, 22.58333333, 26.85, 29.21666667,
30.51666667, 31.36666667, 32.73333333, 8.44, 11.78, 13.63666667,
15.86666667, 18.25333333, 21.46, 26.96333333, 31.62333333, 34.51,
36.52666667, 37.86, 39.03, 7.75, 10.68333333, 11.73333333, 13.1,
14.71666667, 17.65, 22.7, 27.06666667, 29.46666667, 31.21666667,
32.38333333, 33.41666667, 7.45, 10, 10.56666667, 11.65, 12.33333333,
14.43333333, 18.33333333, 22.2, 24.73333333, 26.55, 27.81666667,
28.75, 7.166666667, 9.166666667, 10.53333333, 12.68333333, 14.16666667,
16.13333333, 20.41666667, 25.23333333, 27.66666667, 29.15, 30.21666667,
31.58333333, 8.616666667, 11.8, 14.1, 16.75, 18.41666667, 20.5,
24.75, 29.25, 31.55, 33.38333333, 34.21666667, 35.45, 9.75, 13.61666667,
16.05, 19.05, 21.86666667, 24.83333333, 30.66666667, 35.55, 38.25,
39.95, 41.2, 42.5, 10.15, 14.23333333, 17.16666667, 19.16666667,
19.61666667, 20.31666667, 22.25, 26.21666667, 28.21666667, 29.68333333,
30.63333333, 31.38333333, 10.5, 13.78333333, 15.58333333, 18.35,
19.85, 22.35, 26.9, 31.35, 34.16666667, 36.05, 37.2, 38.56666667,
10.75, 14.33333333, 16.9, 20.23333333, 22.6, 25.25, 30.36666667,
34.91666667, 37.66666667, 39.73333333, 40.88333333, 42.08333333,
12.11333333, 16.48333333, 19.85333333, 23.98, 26.89666667, 29.83333333,
35.26666667, 40.08, 43.19666667, 45.20666667, 46.39666667, 47.63666667,
6.483333333, 8.85, 10.38333333, 12.26666667, 12.78333333, 14.35,
18.86666667, 22.95, 25.21666667, 26.86666667, 27.96666667, 29.15,
5.216666667, 7.95, 9, 9.8, 11.28333333, 13.56666667, 18.25, 22.01666667,
24.68333333, 26.6, 27.11666667, 28.61666667, 3.846666667, 6.13,
7.086666667, 7.643333333, 8.826666667, 10.83666667, 15.21666667,
18.92, 21.56333333, 23.34333333, 23.81666667, 25.43666667, 7.056666667,
10.14666667, 11.28333333, 12.54666667, 14.64333333, 17.13333333,
21.94666667, 25.92666667, 28.14, 29.93666667, 30.67333333, 32.14,
7.45, 10.7, 12.93333333, 15.53333333, 18.31666667, 21.06666667,
25.95, 30.03333333, 32.65, 34.26666667, 35.21666667, 36.36666667,
6, 8.2, 9.266666667, 10.36666667, 12.08333333, 14.15, 18.23333333,
21.83333333, 24.08333333, 25.78333333, 26.51666667, 27.85, 6.4,
9.6, 11.58333333, 13.16666667, 13.91666667, 13.8, 14.96666667,
17.81666667, 20.06666667, 21.66666667, 22.65, 23.96666667, 8.983333333,
13.22333333, 16.57666667, 19.35, 20.87333333, 22.34333333, 24.76,
28.11666667, 30.82666667, 32.58, 33.48666667, 34.94, 8.583333333,
12.56666667, 14.91666667, 16.96666667, 19.16666667, 21.53333333,
26.7, 31.03333333, 33.78333333, 35.56666667, 36.48333333, 37.91666667,
9.033333333, 12.81666667, 16.33333333, 19.41666667, 20.63333333,
20.5, 21.53333333, 25.05, 27.56666667, 29.4, 30.21666667, 31.83333333,
9.1, 12.83333333, 14.91666667, 16.38333333, 18.08333333, 19.58333333,
24.31666667, 28.75, 31.4, 33.73333333, 35.18333333, 36.98333333,
11.68333333, 16.86666667, 19.95, 22.43333333, 25.45, 28.6, 34.36666667,
39.33333333, 42.65, 44.76666667, 46, 47.66666667, 7.483333333,
10.96666667, 11.91666667, 13.05, 14.43333333, 16.11666667, 20.68333333,
24.76666667, 27.51666667, 29.33333333, 30.3, 31.78333333, 9.44,
14.08666667, 16.59333333, 19.07666667, 22.72333333, 26.29, 32.05666667,
36.36666667, 39.14333333, 40.71666667, 41.48, 42.70333333), dm = c(36.44,
36.44, 36.44, 36.44, 36.44, 36.44, 36.44, 36.44, 36.44, 36.44,
36.44, 36.44, 36.2, 36.2, 36.2, 36.2, 36.2, 36.2, 36.2, 36.2,
36.2, 36.2, 36.2, 36.2, 36.87, 36.87, 36.87, 36.87, 36.87, 36.87,
36.87, 36.87, 36.87, 36.87, 36.87, 36.87, 35.85, 35.85, 35.85,
35.85, 35.85, 35.85, 35.85, 35.85, 35.85, 35.85, 35.85, 35.85,
38.49, 38.49, 38.49, 38.49, 38.49, 38.49, 38.49, 38.49, 38.49,
38.49, 38.49, 38.49, 36.62, 36.62, 36.62, 36.62, 36.62, 36.62,
36.62, 36.62, 36.62, 36.62, 36.62, 36.62, 43.86, 43.86, 43.86,
43.86, 43.86, 43.86, 43.86, 43.86, 43.86, 43.86, 43.86, 43.86,
38.76, 38.76, 38.76, 38.76, 38.76, 38.76, 38.76, 38.76, 38.76,
38.76, 38.76, 38.76, 33.78, 33.78, 33.78, 33.78, 33.78, 33.78,
33.78, 33.78, 33.78, 33.78, 33.78, 33.78, 37.14, 37.14, 37.14,
37.14, 37.14, 37.14, 37.14, 37.14, 37.14, 37.14, 37.14, 37.14,
36.91, 36.91, 36.91, 36.91, 36.91, 36.91, 36.91, 36.91, 36.91,
36.91, 36.91, 36.91, 30.76, 30.76, 30.76, 30.76, 30.76, 30.76,
30.76, 30.76, 30.76, 30.76, 30.76, 30.76, 37.92, 37.92, 37.92,
37.92, 37.92, 37.92, 37.92, 37.92, 37.92, 37.92, 37.92, 37.92,
30.91, 30.91, 30.91, 30.91, 30.91, 30.91, 30.91, 30.91, 30.91,
30.91, 30.91, 30.91, 35.69, 35.69, 35.69, 35.69, 35.69, 35.69,
35.69, 35.69, 35.69, 35.69, 35.69, 35.69, 37.63, 37.63, 37.63,
37.63, 37.63, 37.63, 37.63, 37.63, 37.63, 37.63, 37.63, 37.63,
38.87, 38.87, 38.87, 38.87, 38.87, 38.87, 38.87, 38.87, 38.87,
38.87, 38.87, 38.87, 34.9, 34.9, 34.9, 34.9, 34.9, 34.9, 34.9,
34.9, 34.9, 34.9, 34.9, 34.9, 38.36, 38.36, 38.36, 38.36, 38.36,
38.36, 38.36, 38.36, 38.36, 38.36, 38.36, 38.36, 47.53, 47.53,
47.53, 47.53, 47.53, 47.53, 47.53, 47.53, 47.53, 47.53, 47.53,
47.53, 51.32, 51.32, 51.32, 51.32, 51.32, 51.32, 51.32, 51.32,
51.32, 51.32, 51.32, 51.32, 36.4, 36.4, 36.4, 36.4, 36.4, 36.4,
36.4, 36.4, 36.4, 36.4, 36.4, 36.4, 32.79, 32.79, 32.79, 32.79,
32.79, 32.79, 32.79, 32.79, 32.79, 32.79, 32.79, 32.79, 28.29,
28.29, 28.29, 28.29, 28.29, 28.29, 28.29, 28.29, 28.29, 28.29,
28.29, 28.29, 39.89, 39.89, 39.89, 39.89, 39.89, 39.89, 39.89,
39.89, 39.89, 39.89, 39.89, 39.89, 33.64, 33.64, 33.64, 33.64,
33.64, 33.64, 33.64, 33.64, 33.64, 33.64, 33.64, 33.64, 40.53,
40.53, 40.53, 40.53, 40.53, 40.53, 40.53, 40.53, 40.53, 40.53,
40.53, 40.53, 37.61, 37.61, 37.61, 37.61, 37.61, 37.61, 37.61,
37.61, 37.61, 37.61, 37.61, 37.61, 26.34, 26.34, 26.34, 26.34,
26.34, 26.34, 26.34, 26.34, 26.34, 26.34, 26.34, 26.34, 27.68,
27.68, 27.68, 27.68, 27.68, 27.68, 27.68, 27.68, 27.68, 27.68,
27.68, 27.68, 29.78, 29.78, 29.78, 29.78, 29.78, 29.78, 29.78,
29.78, 29.78, 29.78, 29.78, 29.78, 33.75, 33.75, 33.75, 33.75,
33.75, 33.75, 33.75, 33.75, 33.75, 33.75, 33.75, 33.75, 36.1,
36.1, 36.1, 36.1, 36.1, 36.1, 36.1, 36.1, 36.1, 36.1, 36.1, 36.1,
34.16, 34.16, 34.16, 34.16, 34.16, 34.16, 34.16, 34.16, 34.16,
34.16, 34.16, 34.16, 31.34, 31.34, 31.34, 31.34, 31.34, 31.34,
31.34, 31.34, 31.34, 31.34, 31.34, 31.34, 40.35, 40.35, 40.35,
40.35, 40.35, 40.35, 40.35, 40.35, 40.35, 40.35, 40.35, 40.35,
46.13, 46.13, 46.13, 46.13, 46.13, 46.13, 46.13, 46.13, 46.13,
46.13, 46.13, 46.13, 33.09, 33.09, 33.09, 33.09, 33.09, 33.09,
33.09, 33.09, 33.09, 33.09, 33.09, 33.09, 29.12, 29.12, 29.12,
29.12, 29.12, 29.12, 29.12, 29.12, 29.12, 29.12, 29.12, 29.12,
25.99, 25.99, 25.99, 25.99, 25.99, 25.99, 25.99, 25.99, 25.99,
25.99, 25.99, 25.99, 33.89, 33.89, 33.89, 33.89, 33.89, 33.89,
33.89, 33.89, 33.89, 33.89, 33.89, 33.89, 28.34, 28.34, 28.34,
28.34, 28.34, 28.34, 28.34, 28.34, 28.34, 28.34, 28.34, 28.34,
32.55, 32.55, 32.55, 32.55, 32.55, 32.55, 32.55, 32.55, 32.55,
32.55, 32.55, 32.55, 25.41, 25.41, 25.41, 25.41, 25.41, 25.41,
25.41, 25.41, 25.41, 25.41, 25.41, 25.41, 34.58, 34.58, 34.58,
34.58, 34.58, 34.58, 34.58, 34.58, 34.58, 34.58, 34.58, 34.58
)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -540L))
解决方案
这似乎有效：
拆分数据集code：
ss <- split(dd,dd$code)
适合nls()每个组件。这里我们需要了解SSasymp，根据它的帮助页面 ( ?SSasymp) 适合模型：
Asym+(R0-Asym)*exp(-exp(lrc)*input)
这在数学上等同a + b * (1 - exp(-c * x))于c>0( a+b= Asym; -b=R0-Asym; c=exp(-lrc)) 的模型。
mm <- lapply(ss,
nls,
formula=SGP~SSasymp(time,a,b,c))
计算每个块的预测；将它们粘在一起并将它们添加到原始数据集中
pp <- lapply(mm,predict)
dd$pred <- unlist(pp)
阴谋
library(ggplot2); theme_set(theme_bw())
ggplot(dd, aes(x=time,y=SGP,group=code)) + geom_point() +
geom_line(aes(y=pred),colour="blue",alpha=0.5)
推荐阅读
- r - 如何创建由包含相应行中其他值的列表组成的数据框列（在 R 中）？
- laravel - 升级 Laravel 时 Composer 更新挂起
- swift - 如何找出一个字符串中子字符串的范围，然后在另一个字符串中使用它
- git - 什么是各种“vimdiff”difftools/mergetools？
- redis - Redis xstream 和 hashmap 跨网络的性能差距以及如何提高 xstream 性能
- python - 如何将数字转换为与 python 中的输入格式相同的字符串？
- android - 如何将 Multidex 支持添加到 Android d8.bat 命令行
- excel - 如何使用文本到列仅保留 Excel 中的最后一列？
- arrays - 想要拖动 gltf 对象
- python-3.x - TypeError: 'NoneType' 对象不可迭代并且出现更多错误