如何在 R 中将 mapply 与 nlsLM 合并？答案

【问题标题】：How to incorporate mapply with nlsLM in R?如何在 R 中将 mapply 与 nlsLM 合并？
【发布时间】：2015-03-09 14:28:39
【问题描述】：

我正在尝试拟合我的模型y~exp((a*x1+b*x2+c)^d)+f，但我收到一个错误，因为我不确定如何从 Package:minpack.lm 合并mapply with nlsLM

错误：

     Error in fn(par, ...) : 
       unused arguments (x1 = c(0.203114295490632, -0.16516023916803, 
             0.0870323364177826,

不同数据结构的更多解释：

所以第一次调用 fun 应该是：y[1,1,],x1[1,1,],x2[1,1,]：使用这些值拟合模型并给出结果。然后转到下一次调用并执行相同操作：y[1,2,],x1[1,2,],x2[1,2,]...等

【问题讨论】：

fun(x1=x1, x2=x2, y=y) 工作吗？
如果y是一个列表，选择包含你想要的元素，例如y[[1]].
nlsLM 的文档中的哪个位置说它接受名为 x1、x2 和 y 的参数？
我有一个很长的评论，提出了要测试的东西，直到你用你的编辑把事情弄清楚。我现在有点困惑，但我很清楚我之前所想的一切都是基于对您的数据的错误假设。您是否能够让fun 手动工作？
手动，我的意思是：你能成功执行只做第一批回归的代码吗？我无法让它手动工作，可能是因为我既不熟悉 nlsLM 也不熟悉您的数据结构。我未发表的评论不会有任何好处，因为它对您编辑的 (3D) 数据没有意义。

标签： r nls

【解决方案1】：

我没试过，但是看起来nlsLM需要一个data.frame作为它的数据参数（这更符合模型拟合），试试：

fun <- function(x1, x2, y) {
      out <- nlsLM(y~exp((a*x1+b*x2+c)^d)+f, data = data.frame(x1=x1,x2=x2,y=y),
           start = list(a = 3, b = 0.1, c=0.02,d = 1,f=0.02))
    }
 out=mapply(fun, x1=x1, x2=x2, y=y)

【讨论】：

我收到两个错误：lmdif: info = 0. Improper input parameters 和 Missing value or an infinity produced when evaluating the model。