Я использую пакет drc в R для подбора кривых доза-эффект (4-параметрическая логистика: LL.4) для биологических анализов. Данные, которые я собираю, обычно гетероскедастичны (пример изображения ниже). Я ищу способы учесть это при вызове drm. Я нашел три возможности, которые кажутся многообещающими:
- Используйте параметр type="Poisson" для drm. Однако для многих анализов вероятны чрезмерная и недостаточная дисперсия, поэтому это вряд ли будет общим решением.
- Следуйте за drm вызовом drc.boxcox. Это кажется более общим и может работать.
- Используйте преобразование «varPower», которое раньше было реализовано в drc.multdrc и в drc.drm до того, как оно было закомментировано (ищите «varPower» в источник drm). Я мог бы раскомментировать эти разделы, чтобы восстановить функциональность varPower.
Мои вопросы: каков наиболее приемлемый способ справиться с этим? Кроме того, кто-нибудь знает, почему обработка отклонений varPower была удалена из пакета drc?
Пример кода:
# Naive method
a <- drm(y~x,data=subs, fct=LL.4(),control=ctl, start=params)
#Poisson Method
a <- drm(y~x,data=subs, fct=LL.4(),control=ctl, start=params, type="Poisson")
#BOXCOX method
a <- drm(y~x,data=subs, fct=LL.4(),control=ctl, start=params)
a2 <- boxcox(a)
Пример данных:
