使用 R 中的 nls 函数循环分组数据

Question

我有一个分组数据集。我的数据按 GaugeID 分组。我有一个 nls 函数，我想遍历每个组并提供一个输出值。

library(tidyverse)
library(stats)

# sample of data (yearly), first column is gauge (grouping variable), year, then two formula inputs PETvP and ETvP 

# A tibble: 10 x 4
   GaugeID  WATERYR  PETvP  ETvP 
   <chr>      <dbl>  <dbl> <dbl>  
 1 06892000    1981  0.854 0.754 
 2 06892000    1982  0.798 0.708 
 3 06892000    1983  1.12  0.856 
 4 06892000    1984  0.905 0.720  
 5 06892000    1985  0.721 0.618 
 6 06892000    1986  0.717 0.625 
 7 06892000    1987  0.930 0.783 
 8 06892000    1988  1.57  0.945 
 9 06892000    1989  1.15  0.739 
10 06892000    1990  0.933 0.805 
11 08171300    1981  0.854 0.754 
12 08171300    1982  0.798 0.708 
13 08171300    1983  1.12  0.856 
14 08171300    1984  0.905 0.720  
15 08171300    1985  0.721 0.618 
16 08171300    1986  0.717 0.625 
17 08171300    1987  0.930 0.783 
18 08171300    1988  1.57  0.945 
19 08171300    1989  1.15  0.739 
20 08171300    1990  0.933 0.805 

# attempted for loop
for (i in unique(yearly$GaugeID)) {
   myValue = nls(ETvP[i] ~ I(1 + PETvP[i] - (1 + PETvP[i]^(w))^(1/w)), data = yearly,
    start =  list(w = 2), trace = TRUE)
}

我收到以下错误

Error in model.frame.default(formula = ~ETvP + i + PETvP, data = yearly) : 
  variable lengths differ (found for 'i')

我没有找到太多关于使用 nls 函数循环的信息。本质上，我正在生成曲线并且需要曲线 (w) 的值来为每个仪表输出。如果我将公式分配给一个量规（如果我对数据进行子集化，即第一个量规），它会起作用，但当我尝试在具有分组数据的整个数据框上使用它时，它就不会起作用。例如，这有效

# gaugeA 
# A tibble: 10 x 4
   GaugeID  WATERYR  PETvP  ETvP 
   <chr>      <dbl>  <dbl> <dbl>  
 1 06892000    1981  0.854 0.754 
 2 06892000    1982  0.798 0.708 
 3 06892000    1983  1.12  0.856 
 4 06892000    1984  0.905 0.720  
 5 06892000    1985  0.721 0.618 
 6 06892000    1986  0.717 0.625 
 7 06892000    1987  0.930 0.783 
 8 06892000    1988  1.57  0.945 
 9 06892000    1989  1.15  0.739 
10 06892000    1990  0.933 0.805 

test = nls(ETvP ~ I(1 + PETvP - (1 + PETvP^(w))^(1/w)), data = gaugeA, 
    start =  list(w = 2), trace = TRUE)

1.574756    (4.26e+00): par = (2)
0.2649549   (1.46e+00): par = (2.875457)
0.09466832  (3.32e-01): par = (3.59986)
0.08543699  (2.53e-02): par = (3.881397)
0.08538308  (9.49e-05): par = (3.907099)
0.08538308  (1.13e-06): par = (3.907001)
> test
Nonlinear regression model
  model: ETvP ~ I(1 + PETvP - (1 + PETvP^(w))^(1/w))
   data: gaugeA
    w 
3.907 
 residual sum-of-squares: 0.08538

Number of iterations to convergence: 5 
Achieved convergence tolerance: 1.128e-06

关于如何获得整个分组数据框的子集结果的任何想法？它有 600 多种不同的仪表。提前谢谢你。

Answer 1

以下任何一项都有效：

使用summarise:

df %>%
  group_by(GaugeID) %>%
  summarise(result = list(nls(ETvP ~ I(1 + PETvP - (1 + PETvP^(w))^(1/w)), 
                              data = cur_data(), 
                start =  list(w = 2)))) %>%
  pull(result)

[[1]]
Nonlinear regression model
  model: ETvP ~ I(1 + PETvP - (1 + PETvP^(w))^(1/w))
   data: cur_data()
    w 
3.607 
 residual sum-of-squares: 0.01694

Number of iterations to convergence: 5 
Achieved convergence tolerance: 7.11e-08

[[2]]
Nonlinear regression model
  model: ETvP ~ I(1 + PETvP - (1 + PETvP^(w))^(1/w))
   data: cur_data()
    w 
1.086 
 residual sum-of-squares: 0.1532

Number of iterations to convergence: 5 
Achieved convergence tolerance: 2.685e-07

使用map：

df %>%
  group_split(GaugeID) %>%
  map(~nls(ETvP ~ I(1 + PETvP - (1 + PETvP^(w))^(1/w)), 
           data = .x, 
           start =  list(w = 2)))

Answer 2

我通常更喜欢 purrr 和 dplyr 用于分组数据的循环函数。我无法编辑数据，但也许这行得通：

library(dplyr)
library(purrr)

yearly %>% group_by(GaugeID) %>% summarise(test = nls(ETvP ~ I(1 + PETvP - (1 + PETvP^(w))^(1/w)), data = gaugeA, start =  list(w = 2), trace = TRUE)

Answer 3

可以制定单个模型来消除循环。保证GaugeID是一个因子，在公式中用GaugeID下标w，并提供一个起始值列表，其w分量是一个向量，每个级别的GaugeID都有一个起始值。

df$GaugeID <- factor(df$GaugeID)
fo <- ETvP ~ 1 + PETvP - (1 + PETvP^(w[GaugeID]))^(1/w[GaugeID])
st <- list(w = rep(2, nlevels(df$GaugeID)))
fm <- nls(fo, df, start = st)

fm
summary(fm)

data.frame(GaugeID = levels(df$GaugeID), coef(summary(fm)), check.names = FALSE)

使用 R 中的 nls 函数循环分组数据

Looping over grouped data using the nls function in R

loops

r

nls