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）。
\n\n找到数据链接：
\n\n曲线书：http://www.for.gov.bc.ca/hfd/pubs/docs/bio/bio04.htm
\n\n\n\n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。
\n\n##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