Obrigado pelo feedback Fernando,

1 -  O loop de 999 vezes é para ajustar 999 modelos diferentes? Que parâmetro você altera em cada loop.

O loop em 999 é para a cada vez que é realizado um ajuste, extrair os novos coeficientes coef(mod_ND[[i]])[1] e coef(mod_ND[[i]])[2] e os coloca no novo ajuste e repete isso n vezes até que a iteração de algum ajuste seja =1. Então necessariamente não precisa rodar 999 vezes, coloquei um número alto, mas imagino que a iteração igual a 1 venha a surgir antes.

2- "porém a cada vez que realiza o loop eu gostaria de reciclar os start values através da modificação em coef(mod_ND[[i]])[1]  e  coef(mod_ND[[i]])[2]." .  O que você quer dizer com  "Reciclar" --> modificar para qual valores?

Reciclar é a cada novo ajuste utilizar como start values os coef(mod_ND[[i]])[1] e coef(mod_ND[[i]])[2] do ajuste anterior, a menos que a iteração seja igual a 1.

4-  Explique melhor as interações: A condição para o loop parar é quando a iteração for igual a 1 para os dois modelos (  if (mod_ND[[z,c(finIter")]] <= ){ break } ## ).

Sim isso não consegui colocar como condição, mas eu queria para quando a iteração para os dois modelos fosse igual a 1, ou n modelos se houverem.

Baseada na sua resposta, que também eu não consegui ainda fazer funcionar, seria:

for(z in 1:999){

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Alexandre dos Santos
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Alexandre , Algumas de suas explicações não estão muito claras para mim.

1 -  O loop de 999 vezes é para ajustar 999 modelos diferentes? Que parametro você altera em cada loop.

2- "porém a cada vez que realiza o loop eu gostaria de reciclar os start values através da modificação em coef(mod_ND[[i]])[1]  e  coef(mod_ND[[i]])[2]." .  O que você quer dizer com  "Reciclar" --> modificar para qual valores?

4-  Explique melhor as interações: A condição para o loop parar é quando a iteração for igual a 1 para os dois modelos (  if (mod_ND[[z,c(finIter")]] <= ){ break } ## ).

Acredito que a solução final para seu problema passe pela seguinte abordagem. No entanto preciso de mais esclarecimentos para melhorar.

library(minpack.lm)

library(plyr)

##Banco de dados

Feature<-sort(rep(c("A","B"),22))

Age<-c(60,72,88,96,27,36,48,60,72,88,96,27,36,48,60,72,88,96,27,36,48,60,27,27,36,48,60,72,88,96,27,36,48,60,72,88,96,27,36,48,60,72,88,96)

Diameter<-c(13.9,16.2,19.1,19.3,4.7,6.7,9.6,11.2,13.1,15.3,15.4,5.4,7,9.9,11.7,13.4,16.1,16.2,5.9,8.3,12.3,14.5,2.3,5.2,6.2,8.6,9.3,11.3,15.1,15.5,5,7,7.9,8.4,10.5,14,14,4.1,4.9,6,6.7,7.7,8,8.2)

d<-dados <- data.frame(Feature,Age,Diameter)

str(d)

# #Realizando os ajustes

modelo<-function(dados){

}

list_modelos <- dlply(d,.(Feature),modelo)

list_modelos

On Apr 25 2019, at 10:53 am, ASANTOS por (R-br) <r-br@listas.c3sl.ufpr.br> wrote:

Prezados Membros,

    Gostaria de fazer um loop (999 vezes) para ajustar dois modelos nls

(Diameter ~ a1 * Age^a2) à partir de um subset em função da minha

variável Feature, porém a cada vez que realiza o loop eu gostaria de

reciclar os start values através da modificação em coef(mod_ND[[i]])[1]

e  coef(mod_ND[[i]])[2]. A condição para o loop parar é quando a

iteração for igual a 1 para os dois modelos (  if

(mod_ND[[z,c(finIter")]] <= 1){ break } ## ). Bom, mas infelizmente não

esta funcionando não, alguma ideia? Segue CRM:

#Pacote

library(minpack.lm)

# Meu banco de dados onde tenho o Diameter das plantas em função de

Feature e Age.

Feature<-sort(rep(c("A","B"),22))

Age<-c(60,72,88,96,27,

36,48,60,72,88,96,27,36,48,60,72,

88,96,27,36,48,60,27,27,36,48,60,

72,88,96,27,36,48,60,72,88,96,27,

36,48,60,72,88,96)

Diameter<-c(13.9,16.2,

19.1,19.3,4.7,6.7,9.6,11.2,13.1,15.3,

15.4,5.4,7,9.9,11.7,13.4,16.1,16.2,

5.9,8.3,12.3,14.5,2.3,5.2,6.2,8.6,9.3,

11.3,15.1,15.5,5,7,7.9,8.4,10.5,14,14,

4.1,4.9,6,6.7,7.7,8,8.2)

d<-dados <- data.frame(Feature,Age,Diameter)

str(d)

#Realizando os ajustes

e1<- Diameter ~ a1 * Age^a2

Fecture_vec<-unique(d$Feature)

mod_ND <- list() #List para salvar cada modelo

for(i in 1:length(Fecture_vec)){

     d2 <- subset(d, d$Feature == Fecture_vec[i])

     mod_ND[[i]] <-  nlsLM(e1, data = d2,

     start = list(a1 = 0.1, a2 = 10),

     control = nls.control(maxiter = 1000))

Xs<-data.frame()

for(z in 1:999){

     d2 <- subset(d, d$Feature == Fecture_vec[i])

     mod_ND[[z]] <-  nlsLM(e1, data = d2,

     start = list(a1 = coef(mod_ND[[i]])[1], a2 = mod_ND[[i]])[2]),

     control = nls.control(maxiter = 1000))

   if (mod_ND[[z,c(finIter")]] <= 1){ break } ## Só para quando

iteração = 1

print(summary(mod_ND[[z]]))

}

}

#

Obrigado

--

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Alexandre dos Santos

Proteção Florestal

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Bairro: Distrito Industrial

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Fone: (+55) 65 99686-6970 (VIVO) (+55) 65 3221-2674 (FIXO)

e-mails:alexandresantosbr@yahoo.com.br

alexandre.santos@cas.ifmt.edu.br

Lattes: http://lattes.cnpq.br/1360403201088680

OrcID: orcid.org/0000-0001-8232-6722 - ResearcherID: A-5790-2016

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