nlmrtパッケージからnlxbで予測できますか？

Question

nlxb fitting（）関数がpredict（）関数で機能しない理由を理解できなかったので、この質問をしています。私はこの問題を解決するために周りを見ていないが、これまでのところ、運されています:(

私はグループのデータにdplyrを使用してnlmrtパッケージからnlxbを使用して、各グループに合わせてdoを使用しています。

ここ

は私の試みです

set.seed(12345) 
set =rep(rep(c("1","2","3","4"),each=21),times=1) 
time=rep(c(10,seq(100,900,100),seq(1000,10000,1000),20000),times=1) 
value <- replicate(1,c(replicate(4,sort(10^runif(21,-6,-3),decreasing=FALSE)))) 
data_rep <- data.frame(time, value,set) 

> head(data_rep) 
    # time  value set 
    #1  10 1.007882e-06 1 
    #2 100 1.269423e-06 1 
    #3 200 2.864973e-06 1 
    #4 300 3.155843e-06 1 
    #5 400 3.442633e-06 1 
    #6 500 9.446831e-06 1 
    *  *  *   * 

library(dplyr) 
library(nlmrt) 

    d_step <- 1 
    f <- 1e9 
    d <- 32  
    formula = value~Ps*(1-exp(-2*f*time*exp(-d)))*1/(sqrt(2*pi*sigma))*exp(-(d-d_ave)^2/(2*sigma))*d_step 

     dffit = data_rep %>% group_by(set) %>% 
     do(fit = nlxb(formula , 
        data = ., 
        start=c(d_ave=44,sigma=12,Ps=0.5), 
        control=nls.lm.control(maxiter = 100), 
        trace=TRUE)) 

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最終的に2つのポイントがあります。

1）まず、各グループのフィッティング係数をdffitパイプラインに引き継ぐ方法。

2）新しいx値に基づいて予測を行う。例えば

range <- data.frame(x=seq(1e-5,20000,length.out=10000))

は私がnlxbとソリューションを好むだろうnlsr-minpack-lmnls-lm-failed-with-good-resultsに比べてスムーズに作業しているnlxbので（フィット、data.frame（X =レンジ）

Error in UseMethod("predict") : 
    no applicable method for 'predict' applied to an object of class "nlmrt" 

を予測する。しかし、あなたが持っている場合よりよい解決策をお知らせください。

Answer 1

のcoefまたはpredictの方法はありませんクラスのオブジェクトであるが、nlmrtパッケージではが実行され、nlmrt、次にnlsが実行され、"nls"オブジェクトが結果となり、そのオブジェクトがすべてのクラスメソッドで使用できるようになります。

また、nls.lm.controlはnlsLMパッケージに含まれているため、ここでは使用しないでください。代わりにlistを使用してください。