在 nls 中使用“预测”

Question

我有来自美国地质勘探局国家水数据网站的数据。我目前正在尝试绘制数据曲线并将其拟合到数据中，以用于预测数据集中进行的不同测量（溶解氧、pH、仪表高度和温度），所有这些都与放电率有关。我使用了“nls”命令，并且正在使用一本方程书来查找要使用的曲线...对于这个例子，我专门使用了 Schumacher\xe2\x80\x99s 方程（书中第 48 页）。

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找到数据链接：

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曲线书：http://www.for.gov.bc.ca/hfd/pubs/docs/bio/bio04.htm

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我使用的数据：http://waterdata.usgs.gov/mi/nwis/uv ?referred_module=qw&search_station_nm=River%20Rouge%20at%20Detroit%20MI&search_station_nm_match_type=anywhere&index_pmcode_00065=1&index_pmcode_00060=1&index_pmcode_00300=1&index_pmcode_00400=1& index_pmcode_00095=1&index_pmcode_00010=1&group_key=NONE&sitefile_output_format= html_table&column_name=agency_cd&column_name=site_no&column_name=station_nm&range_selection=date_range&begin_date=2013-11-18&end_date=2013-12-18&format=html_table&date_format=YYYY-MM-DD&rdb_compression=文件&list_of_search_criteria=search_station_nm,realtime_parameter _选择

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我的问题是，一旦我选择了一条编码曲线，我就无法让 nls 预测新值...我也不太清楚如何绘制它...我猜这可能与残差有关？\n在代码中，我使用“聚合”来提取列出的测量值和相应的放电率的平均值，现在我只需要让 R 为我预测。我已经得到了我认为合适的值......但我不确定，我用“？nls”碰壁了。

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##Create new dataframes with means given date for each constituent\nph <- aggregate(Discharge~pH, data=River.Data, mean)\n\n##pH models\npH <- ph$pH\ndisch <- ph$Discharge\nphm <- nls(disch~exp(a+(b/pH)), data=ph, trace=T, start=list(a=-47.06 ,b=400.2))\nnewph<- data.frame(ph=c(3.0,4.0,5.0,6.0,7.0,8.0,9.0))\npredict(phm, newdata=newph)\n

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Answer 1

看起来你已经得到了答案（？），但是：

ph    <- aggregate(Discharge~pH, data=River.Data, mean)
phm   <- nls(Discharge~exp(a+(b/pH)), data=ph, trace=T, start=list(a=-47.06 ,b=400.2))
newph <- data.frame(pH=seq(3,9,by=0.1))
Discharge.pred <- predict(phm, newdata=newph)

plot(ph$pH, ph$Discharge, xlim=c(3,9), ylim=c(0,1000))
par(new=t)
plot(newph$pH,Discharge.pred, xlab="", ylab="", axes=F, xlim=c(3,9), ylim=c(0,1000), type="l")

问题是您的数据是 [7.5,8.2] 中的 pH 值，但您试图在 [3,9] 中进行预测。您选择的模型对于远超出范围的 pH 值不稳定。