在R中矢量化构建多个模型

我的数据（包含多个矩阵对象的列表）如下所示：

$matrix_1
    26/03/2012  02/04/2012  09/04/2012  16/04/2012  23/04/2012  30/04/2012  07/05/2012  14/05/2012  21/05/2012  28/05/2012
26/03/2012  500 40  30  20  21  18  8   7   8   5
02/04/2012  NA  100 25  19  16  15  10  6   7   8
09/04/2012  NA  NA  200 55  50  45  38  35  34  32
16/04/2012  NA  NA  NA  400 50  30  20  10  12  7

$matrix_b
    26/03/2012  02/04/2012  09/04/2012  16/04/2012  23/04/2012  30/04/2012  07/05/2012  14/05/2012  21/05/2012  28/05/2012
26/03/2012  500 40  30  20  21  18  8   7   8   5
02/04/2012  NA  100 25  19  16  15  10  6   7   8
09/04/2012  NA  NA  200 55  50  45  38  35  34  32
16/04/2012  NA  NA  NA  400 50  30  20  10  12  7

现在，我已经编写了一个循环，使用NLS和我自己指定的曲线函数将曲线拟合到数据的每一行。 i、 e.对于2012年3月26日矩阵a行，我将根据以下数据点拟合曲线：

500 40  30  20  21  18  8   7   8   5

在我的循环中，我提取曲线系数以供以后使用

有没有办法让这个方法矢量化？这样我就不必使用循环了

我以这种方式为每一行使用NLS：

fit.function <- function(a,x,b)
                   {return(a*x^b)}

 mod <- nls(values ~ fit.function(a,index_of_values,b))

---

fit.function谢谢你的帮助，我最终使用了sapply，它成功了

i、 e.以下是我的一些代码片段：

fit.function <- function(a,x,b)
                   {return(a*x^b)}


xx<-sapply(setNames(1:10,rownames(dataset[1:10])), function(i) {
    to_predict= dataset[i,]
    ind = dataset2[i,]
    mod=nls(to_predict~ fit.function(a,ind,b))
    return(c(summary(mod)$coefficients[1],summary(mod)$coefficients[2]))
})

fit.function能否提供一些适合您的曲线的代码片段？您好。看看
sapply
函数，它可能就是您想要的。我添加了一些代码片段