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){ summary(nlsLM(Diameter ~ a1 * Age^a2,start = list(a1 = 0.1, a2 = 10),control = nls.control(maxiter = 1000), data = 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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