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eee ppp's questions

Martin Hope
eee ppp
Asked: 2025-04-30 01:36:27 +0800 CST
  • 7

我正在对一个包含两个解释变量的数据集进行非线性回归拟合Day，并使用Treatment建模响应。我想获取 的预测值以及新数据集的 95% 预测区间。但是，如果我重复使用同一个数据集，也会出现同样的问题。因此，我添加了示例，但没有设置- 参数。Amount{nls}Amountnewdata

DS <- data.frame(Day=rep(1:5,t=2),
                 Amount=c(65,17,11,3.5,1.2,85,23,15,5,1.7),
                 Treatment=rep(c(0,1),e=5))

Model <- nls(Amount ~ (a+b*Treatment) * exp((c+d*Treatment)*Day) + e,
  data=DS, start = list(a=10,b=10,c=-0.1,d=-0.1,e=0.1))

尽管我可以用以及 来预测Amount每个数据点的值，predict()investr::predFit()

> predict(Model)
> [1] 64.814965 18.614433  7.150980  4.306624  3.600871 84.626103 25.804353  9.562934  5.078476  3.840261
> predFit(Model)
> [1] 64.814965 18.614433  7.150980  4.306624  3.600871 84.626103 25.804353  9.562934  5.078476  3.840261

当我尝试包含预测区间时，收到以下错误消息。

predFit(Model,interval="prediction",level=0.95)

eval(form[[3]]) 中的错误：未找到对象“Day”此外：警告消息：在assign(xname, newdata[, xname])中：仅第一个元素用作变量名

但是，如果我在公式中仅使用Day（无）来降低模型的复杂度，则一切正常，并且会得到。我做错了什么？Treatment{nls}predFit()Day