dplyrの中でnlxbとwrapnlsを実行するには？

Question

私はdplyrとbroom（そして最終的にmclapply）を使用して並列にwrapnlsを使用して多くの非線形フィットに合うようにしようとしていますが、私はnlxbから解析評価エラーを取得しています：

Error in parse(text = joe) (from #11) : <text>:1:6: unexpected input 
1: b1.10% <- 20 

は、私は両方 doとを使用して、このエラーが出ます lapplyに近づきます。

library(nlmrt) 
library(dplyr) 
library(purrr) 
library(broom) 

data_frame(x = seq(0, 200, 0.1), 
      y = 1.2*exp(-(times - 10)^2/(2*4.2^2)) + 2.4*exp(-(times - 50)^2/(2*3.8^2)) + 5.3*exp(-(times - 80)^2/(2*5.1^2)) + rnorm(length(times), sd = 0.05)) %>% 
    do({ 
    xl <- quantile(.$x, 0.1, na.rm = TRUE) 
    xm <- quantile(.$x, 0.5, na.rm = TRUE) 
    xh <- quantile(.$x, 0.8, na.rm = TRUE) 
    starts <- c(a1 = 5, a2 = 5, a3 = 5, 
       b1 = xl, b2 = xm, b3 = xh, 
       c1 = 5, c2 = 5, c3 = 5) 
    fmla <- y ~ a1*exp(-(x - b1)^2/(2*c1^2)) + a2*exp(-(x - b2)^2/(2*c2^2)) + a3*exp(-(x - b3)^2/(2*c3^2)) 
    df <- data_frame(x = .$x, y = .$y) 
    mod <- wrapnls(fmla, lower = 0, upper = 200, start = starts, data = df) 
    tidy(mod) 
    }) 

これを回避する方法はありますか？

Answer 1

問題はdoのアスペクトではなく、doの中のコードなので、その部分を直接デバッグできます。 startsベクトルは分位で連結b#名を取得している：クォン計算にunnameを追加

names(starts) 

## [1] "a1"  "a2"  "a3"  "b1.10%" "b2.50%" "b3.80%" "c1"  "c2"  "c3" 

は、問題が修正されます。

data_frame(x = seq(0, 200, 0.1), 
      y = 1.2*exp(-(x - 10)^2/(2*4.2^2)) + 2.4*exp(-(x - 50)^2/(2*3.8^2)) + 5.3*exp(-(x - 80)^2/(2*5.1^2)) + rnorm(length(x), sd = 0.05)) %>% 
    do({ 
    xl <- quantile(.$x, 0.1, na.rm = TRUE) %>% unname() 
    xm <- quantile(.$x, 0.5, na.rm = TRUE) %>% unname() 
    xh <- quantile(.$x, 0.8, na.rm = TRUE) %>% unname() 
    starts <- c(a1 = 5, a2 = 5, a3 = 5, 
       b1 = xl, b2 = xm, b3 = xh, 
       c1 = 5, c2 = 5, c3 = 5) 
    fmla <- y ~ a1*exp(-(x - b1)^2/(2*c1^2)) + a2*exp(-(x - b2)^2/(2*c2^2)) + a3*exp(-(x - b3)^2/(2*c3^2)) 
    df <- data_frame(x = .$x, y = .$y) 
    mod <- wrapnls(fmla, lower = 0, upper = 200, start = starts, data = df) 
    tidy(mod) 
    }) 

## term estimate std.error statistic p.value 
## 1 a1 2.386492 0.007455097 320.1155  0 
## 2 a2 5.296250 0.006437509 822.7174  0 
## 3 a3 1.199384 0.007132559 168.1562  0 
## 4 b1 49.997697 0.013702894 3648.6960  0 
## 5 b2 80.004023 0.007150546 11188.5193  0 
## 6 b3 10.077847 0.028644821 351.8209  0 
## 7 c1 3.798829 0.013702940 277.2273  0 
## 8 c2 5.094727 0.007150573 712.4921  0 
## 9 c3 4.175235 0.028944448 144.2499  0