[R-br] predict com minpack.lm

[Gustavo Marcatti]

Você pode fazer como está no help da função, veja:


 require(minpack.lm)

 luz=c(0,25,50,75,100,500,1000,1500,2000)
 Pn=c(-0.60375, 0.04300,0.27000,0.90175,1.39225,2.70350,4.93100,4.31000, 3.80075)

ps<-list(a=1,b=1)
model1=function(ps,xx){(((0.01940*xx+ps$a+0.60375)-(((0.01940*xx+ps$a+0.60375)^2)-4*0.01940*xx*ps$b*(ps$a+0.60375))^0.5)/2*ps$b)-0.60375}
resid1=function(observed,ps,xx){observed-model1(ps,xx)}
lin1=nls.lm(ps,resid1,observed=Pn, xx=luz)
summary(lin1)


preditos <- model1(as.list(coef(lin1)), luz)
plot(luz, Pn)
points(luz, preditos, col = 2)

At

Gustavo Marcatti
Eng. Florestal - UFV



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 De: Walmes Zeviani <walmeszeviani em gmail.com>
Para: r-br em listas.c3sl.ufpr.br 
Enviadas: Quinta-feira, 26 de Janeiro de 2012 12:16
Assunto: Re: [R-br] predict com minpack.lm
 

Gilson,

Se você tem os valores das covariáveis, as estimativas dos parâmetros e o modelo, é só fazer a conta que você tem os valores preditos. Crie uma função mypredit() para isso, i.e.

cov <- cbind(x=1:10, z=runif(10))
betas <- c(A=10.1, B=2.2)
model <- function(beta, covs){ betas["A"]*covs["x"]/(beta["B"]+covs["x"])+beta["B"]*covs["z"] }
preditos <- apply(cov, 1, model, beta=betas)

À disposição.
Walmes.

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