是否有用于从 nls 模型计算插值 X 的 95% 置信区间的 R 函数？答案

【问题标题】：Is there an R function for computing 95% confidence interval of interpolated X from an nls model?是否有用于从 nls 模型计算插值 X 的 95% 置信区间的 R 函数？
【发布时间】：2020-06-06 11:05:18
【问题描述】：

我使用 R 中的 nls 函数拟合了以下形式的简单 Imax 模型：Y = I0 - [(Imax*X)/(IC50 + X)]。使用测量的 Y = 'n'，我估计 X = '米'。 R 中有一个函数可以计算 'm' 周围的 95% 置信区间吗？

谢谢！

【问题讨论】：

您能否提供一个可重现的数据集示例以及您迄今为止尝试过的代码？（见此链接：stackoverflow.com/questions/5963269/…）

标签： r regression confidence-interval non-linear-regression

【解决方案1】：

参见investr 包中的invest。

【讨论】：

predictNLS 在观察到的“X”值处给出“Y”未来预测的置信区间 (CI)。我的问题是如何以“Y”的测量值获得围绕“X”的未来预测的 CI。我尝试翻转模型并拟合 X = IC50*(I0-Y)/(Imax - I0 +Y)。然而，得到的 IC50、I0 和 Imax 的估计值与原始拟合有很大不同，因此无法进一步进行。
已修改答案。
mod modc[1]/(1 + exp( modc[2] + modc[3] * log(2.263854))) theta1 341.333
invest(mod, y0 = c(309), interval = "inversion") 错误：在搜索区间 (0, 4) 中未找到置信上限。尝试调整 lower 和 upper 的值。使用 plotFit 作为指导。我只有一个观察到的平均响应'y0'。但是，在这种情况下，似乎需要指定 'y0' 的 upr 和 lwr 才能获得输出。反向计算得到 x0=341.333 而原始 x0=309。
>invest(mod, y0 = c(309,309,309), interval = "inversion") 估计下限 2.541097 1.974054 3.394131 > modc[1]/(1 + exp(modc[2] + modc[ 3] *日志（2.541）））。 θ1 309.0102。明白啦。这些确实是 y0 的复制品。如果所有 3 个重复 = 309，我可以通过反算来重现它。