剂量反应模型系数

时间:2019-03-18 17:38:17

标签: r logistic-regression modeling economics

我一直在努力使数据符合逻辑曲线。我遇到了2个我一直在使用的软件包。 DRMNLS,因此从drm开始,我可以拟合如下所示的模型。

Plot

现在我的问题是模型摘要。

Text

Formula: percent_farm_tractor ~ SSlogis(year, Asym, xmid, scal)

Parameters:
     Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
Asym    2.265      2.527   0.896   0.4207    
xmid 1975.306     17.589 112.305 3.77e-08 ***
scal    9.575      2.674   3.580   0.0232 *  
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error: 0.03798 on 4 degrees of freedom

Number of iterations to convergence: 0 
Achieved convergence tolerance: 5.703e-06

除非我误解了,否则b系数表示斜率。当模型拟合图甚至随着年增长而显示出正趋势时,怎么会是负数?

nls模型确实为slope返回了一个正数,但是我很难让nls包与其余数据一起使用。

谢谢

编辑:

我用split获取了多个数据。每个数据帧包含与一个县有关的多个记录,每个记录是不同的年份。因此,例如,这里的2个不同的data.frame代表2个不同的县:

“采样县1”

    year state county    name percent_farm_tractor stateAbb fips colorID
2   1925     1      3 BALDWIN           0.06760000       AL 1003       1
69  1930     1      3 BALDWIN           0.08679707       AL 1003       2
136 1940     1      3 BALDWIN           0.19938885       AL 1003       3
203 1950     1      3 BALDWIN           0.44627821       AL 1003       7
270 1954     1      3 BALDWIN           0.56669298       AL 1003       9
337 1964     1      3 BALDWIN           0.75094340       AL 1003      12
404 1969     1      3 BALDWIN           0.89988623       AL 1003      14

Sample County 2

    year state county    name percent_farm_tractor stateAbb fips colorID
476 1925     5     13 CALHOUN          0.000000000       AR 5013       1
551 1930     5     13 CALHOUN          0.006680027       AR 5013       1
626 1940     5     13 CALHOUN          0.027145359       AR 5013       1
701 1950     5     13 CALHOUN          0.187435633       AR 5013       3
776 1954     5     13 CALHOUN          0.333333333       AR 5013       5
851 1964     5     13 CALHOUN          0.530150754       AR 5013       8
926 1969     5     13 CALHOUN          0.929824561       AR 5013      14

我正在将drm应用于每个data.frame,如下所示:

j <- 1
params <- data.frame()
for(j in 1:length(split_df)){
if(nrow(split_df[[j]]) != 1){
mL <- drm(percent_farm_tractor ~ year, data = 
as.data.frame(split_df[[j]]), fct = L.3(), type = "continuous")
params <- rbind(params, coef(mL))
}
}

基本上每个县都具有负斜率值,这似乎与直觉相反,因为基本上每个县都随着年的增长也呈正趋势。

1 个答案:

答案 0 :(得分:1)

tl; dr 只需翻转标志即可;这是一个不寻常的参数化,其中负b对应于 increating 函数。 (我不知道为什么以前从未注意到这一点;也许是因为我通常专注于拦截/ ED50参数...)

这是?drc::logistic中为广义逻辑给出的表达式:

f(x) = c + \frac{d-c}{(1+\exp(b(x - e)))^f}          

对于三参数对数,c = 0,f = 1,所以我们有

f(x) = \frac{d}{(1+\exp(b(x - e)))}

很容易看到d是上渐近线,而e是最大值的一半(当x=e时,等式简化为\frac{d}{(1+\exp(0)} = d/2)。 b确实是一个斜率,但是关键是x>e的分母是b递增函数;这意味着整体表达式是b减少函数。

这与逻辑的更标准的参数设置相反,后者在斜率之前添加了一个负号,例如来自plogis

F(x) = 1 / (1 + exp(-(x-m)/s)) 

请注意-之前的(x-m)/s!这里的s是比例,m是半最大值,1/s是斜率...