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それではゲームプランです。このデータセット (構造体オブジェクトになります) を下に取り、曲線回帰モデルを実行しようとしています。次に、各ポイントで傾き (つまり、各 x の 1 次導関数の値) を取得し、その傾き情報を含むデータ テーブルを独自の列に保存します。

入力.txt:

yval    xval
0.198   0.125
0.18    0.0625
0.126   0.03125
0.078   0.015625
0.066   0.007813
0.03    0.0039065
0.00    0.0

script.r:

dat <- read.table("input.txt", header=T, sep="\t")
library(drc)
library(ggplot2)

mm <- structure(list(x = dat$xval, y = dat$yval), .Names= c("x","y"), class = "data.frame")
model.drm <- drm (y ~ x, data = mm, fct = MM.2())
mml <- data.frame(x = seq(0, max(mm$x), length.out = 100)) #I actually don't know what length does, and am unsure about this line
mml$y <- predict(model.drm, newdata = mml)

ggplot(mm, aes(x = x, y = y)) +
    theme_bw() +
    xlab("x lab") +
    ylab("y lab") +
    ggtitle("dose response curve") +
    geom_point(alpha = 0.5) +
    geom_line(data = mml, aes(x = x, y = y), colour = "blue")
ggsave("mm.pdf", width = 6, height = 4)

#Need to pass in vector (list) of x, into the derivative of mml's function.
#Output will be a list of corresponding slope values for each of those x's.
#append said slope values to the data frame and save it.

dev.off()

概要: データを取得し、回帰を実行し、各値で勾配を取得してから、同じデータを勾配とともに別の列に保存します。出力は同じテーブルになりますが、新しい 3 番目の列 (各 x 値に関連付けられた勾配) があります。出力は次のようになります。

output.txt:

yval    xval    slopes
0.198   0.125   slope1
0.18    0.0625  slope2
0.126   0.03125 slope3
0.078   0.01562 slope4
0.066   0.00781 slope5
0.03    0.00396 slope6
0.00    0.00    slope7

問題は、その情報を「取得」する方法と、それを再保存する方法が、適切に行う方法がわからないことです。Rが方程式の計算を行う方法に慣れていません。summary() から方程式の定数を取得できますが、それを処理する方法がありません。

適切な情報の組み合わせを見つけることができません (または、使用している検索用語だけでしょうか?)。これのいくつかが間違った疑似コードのように思われる場合は、お詫び申し上げます。ヘルプ？

R バージョン 3.2.4 Redhat Linux 4.1.2 データはhttps://plot.ly/~gwaligroski/15/michaelis-menten-equationから借用したもの コードはhttps://rpubs.com/RomanL/6752から改変

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最初にこの行を表示します。0 から max(mm$x) まで等間隔に配置された、長さ 100 の 1 つの変数を持つデータ フレームを作成しています。

mml <- data.frame(x = seq(0, max(mm$x), length.out = 100)) #I actually don't know what length does, and am unsure about this line

Predict はその data.frame を使用して、予測するポイントを決定します。したがって、length.out = 5 を使用すると非常に粗い曲線になり、length.out=1000 は非常に滑らかな曲線になります。

したがって、1:max(mm$x) の間のシーケンスを予測する代わりに、xval を予測したいので、使用します

dat$predicted<-predict(model.drm, newdata=dat["xval"])

これにより、予測値を含む別の列がデータ データフレームに追加されます。

追加

 +geom_point(data = dat, aes(x=xval,y=predicted),colour="red")

ggplot に追加すると、曲線上の必要な x ポイントに赤い点が表示されるはずです。

注: 私は R が苦手なので、dat["xval"] が 1 変数のデータ フレーム (これが必要) を返し、dat$xval が予測で機能しないベクトルを返す理由を説明できません。

于 2016-04-28T22:55:18.410 に答える