Question

DRC包中的曲线在绘图中无法正确拟合
Broken =出现在情节之外的TRUE图形参数
应用type =＆＃34;置信度＆＃34;产生错误

大家好，

我无法在R包DRC中绘制drm。

我的数据包含三个变量;浓度（测定中使用的化合物浓度的数字向量，单位为mg / L），除草剂（化合物类型的特征向量），抑制（每个测试处理的抑制数字载体）。

剂量反应曲线工作正常，曲线和模型单独工作。

问题是两种化合物的曲线继续高于该除草剂的最大抑制作用。

我重新缩放y轴并且它不能解决问题：

我尝试重新组织数据框，以便在顶部使用不同的除草剂（即D或E而不是A或B），并且持续不合适的曲线似乎影响前两种除草剂，无论它们是什么。

提前致谢！

我的代码如下所示，错误（Q 3）是最后一行：

multi.m1 <- drm(mydata$Inhib~mydata$Concentration, data = mydata, Herbicide, fct = LL.4())
plot(multi.m1) ##try limit y axis, change x axis for broken

plot(multi.m1, col = TRUE, pch = 20:25, xlab = "Concentration", ylab = "Inhibition", broken = TRUE)

plot(multi.m1, ylim = c(-5, 102), broken = TRUE, add = TRUE, 
 type = "confidence") #why does x axis break appear wonky? -> ask the oracle

Error in parmMat[, groupLevels, drop = FALSE] : subscript out of bounds

编辑，mydata：

 Concentration Herbicide       Inhib
1      2.2375e-02         C  84.1171273
2      2.2375e-02         C  83.2708908
3      2.2375e-02         C  80.7519653
4      8.9500e-03         C  73.7143264
5      8.9500e-03         C  76.9312856
6      8.9500e-03         C  69.5508871
7      3.5800e-03         C  58.9470598
8      3.5800e-03         C  60.3750236
9      3.5800e-03         C  58.1370479
10     1.4320e-03         C  30.2296338
11     1.4320e-03         C  26.6788108
12     1.4320e-03         C  45.5096997
13     5.7300e-04         C   9.0653245
14     5.7300e-04         C  -3.1497620
15     5.7300e-04         C   2.0924363
16     2.2375e-02         C  62.8053281
17     2.2375e-02         C  62.8053281
18     2.2375e-02         C  69.8827947
19     8.9500e-03         C  59.6812753
20     8.9500e-03         C  59.6812753
21     8.9500e-03         C  59.6812753
22     3.5800e-03         C  49.1470273
23     3.5800e-03         C  50.3237083
24     3.5800e-03         C  45.8087647
25     1.4320e-03         C  27.2677293
26     1.4320e-03         C  22.1870253
27     1.4320e-03         C  30.0683330
28     5.7300e-04         C  15.5899507
29     5.7300e-04         C   6.5319619
30     5.7300e-04         C   5.7281208
31     5.6200e+02         D  63.9535852
32     5.6200e+02         D  61.6934485
33     5.6200e+02         D  63.9535852
34     2.2500e+02         D  59.5337963
35     2.2500e+02         D  57.4660724
36     2.2500e+02         D  66.3240151
37     9.0000e+01         D  41.9942602
38     9.0000e+01         D  45.0317602
39     9.0000e+01         D  46.6248268
40     3.6000e+01         D  21.8067846
41     3.6000e+01         D  21.8067846
42     3.6000e+01         D  24.8129501
43     1.4400e+01         D  13.7654019
44     1.4400e+01         D  10.5784119
45     1.4400e+01         D  12.9488419
46     5.6200e+02         D 101.8769351
47     5.6200e+02         D 102.1410258
48     5.6200e+02         D  93.7975216
49     2.2500e+02         D  93.5444549
50     2.2500e+02         D  92.1264940
51     2.2500e+02         D  92.4857338
52     9.0000e+01         D  75.5170610
53     9.0000e+01         D  71.5852452
54     9.0000e+01         D  73.0984175
55     3.6000e+01         D  53.5097851
56     3.6000e+01         D  54.2592274
57     3.6000e+01         D  60.2304326
58     1.4400e+01         D  34.6248616
59     1.4400e+01         D  28.6424632
60     1.4400e+01         D  30.8926163
61     4.0000e-02         E  71.3055968
62     4.0000e-02         E  67.3600153
63     4.0000e-02         E  63.7579815
64     2.8571e-02         E  57.3765637
65     2.8571e-02         E  49.3390342
66     2.8571e-02         E  60.4444317
67     2.0408e-02         E  44.7345962
68     2.0408e-02         E  43.6592819
69     2.0408e-02         E  36.8254304
70     1.4577e-02         E  32.5538843
71     1.4577e-02         E  25.1417758
72     1.4577e-02         E  32.5538843
73     1.0472e-02         E  13.4025320
74     1.0472e-02         E  23.8062641
75     1.0472e-02         E  17.7074226
76     4.0000e-02         E  91.6851862
77     4.0000e-02         E  75.5919138
78     4.0000e-02         E  91.5043781
79     2.8571e-02         E  66.4345965
80     2.8571e-02         E  73.3145119
81     2.8571e-02         E  62.6140016
82     2.0408e-02         E  52.0485485
83     2.0408e-02         E  56.1078884
84     2.0408e-02         E  49.0660567
85     1.4577e-02         E  50.9756413
86     1.4577e-02         E  47.8435190
87     1.4577e-02         E  39.5595697
88     1.0472e-02         E  36.4083394
89     1.0472e-02         E  27.2520151
90     1.0472e-02         E  36.8735853
91     2.5000e-01         A  59.6812753
92     2.5000e-01         A  66.1900088
93     2.5000e-01         A  59.6812753
94     1.0000e-01         A  41.7461116
95     1.0000e-01         A  48.0034967
96     1.0000e-01         A  50.3237083
97     4.0000e-02         A  33.8648039
98     4.0000e-02         A  16.1005569
99     4.0000e-02         A  23.3988362
100    1.6000e-02         A  13.6094285
101    1.6000e-02         A   5.7281208
102    1.6000e-02         A   9.4777989
103    6.4000e-03         A   2.6630689
104    6.4000e-03         A   0.1587632
105    6.4000e-03         A  -0.1867083
106    2.5000e-01         A  75.2770560
107    2.5000e-01         A  74.4016723
108    2.5000e-01         A  74.0126249
109    1.0000e-01         A  51.1490611
110    1.0000e-01         A  54.9412310
111    1.0000e-01         A  52.9289775
112    4.0000e-02         A  36.6921613
113    4.0000e-02         A  20.3596646
114    4.0000e-02         A  28.7826960
115    1.6000e-02         A   7.9617212
116    1.6000e-02         A   3.5240504
117    1.6000e-02         A   1.4995895
118    6.4000e-03         A  -4.7738737
119    6.4000e-03         A -11.5182880
120    6.4000e-03         A  -6.8625243
121    2.1020e-02         B  65.1307269
122    2.1020e-02         B  63.7534772
123    2.1020e-02         B  69.6048270
124    1.4500e-02         B  39.1407346
125    1.4500e-02         B  37.1314501
126    1.4500e-02         B  36.4855432
127    1.0000e-02         B  31.1355743
128    1.0000e-02         B  25.5101867
129    1.0000e-02         B  35.2270466
130    6.8965e-03         B  20.2249022
131    6.8965e-03         B  11.1906726
132    6.8965e-03         B  21.9030270
133    4.7500e-03         B   9.9321760
134    4.7500e-03         B  10.8719563
135    4.7500e-03         B  11.1906726
136    2.1020e-02         B  83.0444344
137    2.1020e-02         B  80.0717309
138    2.1020e-02         B  83.0444344
139    1.4500e-02         B  64.4239326
140    1.4500e-02         B  68.1575575
141    1.4500e-02         B  69.0731273
142    1.0000e-02         B  42.8229958
143    1.0000e-02         B  48.0750454
144    1.0000e-02         B  58.4858694
145    6.8965e-03         B  48.3924985
146    6.8965e-03         B  47.2534892
147    6.8965e-03         B  32.4004160
148    4.7500e-03         B  25.4700950
149    4.7500e-03         B  31.1661066
150    4.7500e-03         B  28.5676908

Answer 1

将模型上限固定在100可能会加剧过度拟合的问题，也可能与正在研究的生物学不一致。关于上限的另外两个选项可能更合适。

第一种是使用upperl;

设置上限的最大限制

multi.m2 <- drm(Inhib~Concentration, data = mydata, Herbicide, 
            fct = LL.4(),
            upperl=c(NA,NA,100,NA))

第二个选项是使用pmodels指导drm计算所有除草剂汇总数据的上限。

multi.m3 <- drm(Inhib~Concentration, data = mydata, Herbicide, 
            fct = LL.4(),
            pmodels=data.fram(Herbicide,Herbicide,1,Herbicide))

Answer 2

显然，正如您所期望的那样，上限没有特定的默认值100。但是，在您完成文档跟踪之后强加一个并不困难：

?drm
?LL.4
?ryegrass  # where you can see the naming of parameters of LL.4 parameters

因此，只将LL.4限制的第三个参数设置为预期的100，我们得到：

multi.m1 <- drm(Inhib~Concentration, data = mydata[c(3,1,2)], Herbicide, 
   fct = LL.4(fixed=c(NA, NA, 100, NA), 
              names = c("Slope", "Lower Limit", "Upper Limit", "ED50")))

plot(multi.m1, col = TRUE, pch = 20:25, xlab = "Concentration", ylab = "Inhibition")

如果您还需要在下限上设置零，则前进的方向是明确的。甲骨文已经发言了。

在DRC包中绘制drm - 多模型图

2 个答案: