У меня есть набор данных с концентрациями, ростом мицелия и двумя популяциями. Я подобрал модель LL.4 (проверено с помощью mselect)
##LL.4 model of the data
FD7_LL4<-drm(Growth ~ Concentration, Treatment, data=FD7,
fct = LL.4(),
pmodels=list(~Treatment-1, ~Treatment-1, ~Treatment-1, ~Treatment-1))
и получил хорошее соответствие ( кривые доза-ответ для двух обработок с использованием модели LL.4 ).
Я получил оценки ED50
ED(FD7_LL4, 50, interval="delta")
##results
Estimated effective doses
Estimate Std. Error Lower Upper
e:R:50 2.619512 0.085679 2.451342 2.787682
e:S:50 5.456838 0.256763 4.952865 5.960810
Проблема в том, что обработка «S» никогда не достигает 0, и поэтому ED50 также рассчитывается из ymax-ymin. Мне нужно было бы рассчитать его между ymax-0, потому что я хочу получить значение, когда рост мицелия подавлен на 50%. Исходя из экспериментальных данных, ED50 S должен быть около 10, что я получил с моделью LL.3 ( кривые доза-ответ для двух обработок с использованием модели LL.3 ), но, как вы можете видеть, это не так. так хорошо подходят ... Как вы думаете, я все еще могу использовать модель LL.3, поскольку она более актуальна с биологической точки зрения? Значения ED50 модели LL.3:
Estimated effective doses
Estimate Std. Error Lower Upper
e:R:50 2.704085 0.083539 2.540116 2.868054
e:S:50 10.487770 0.693789 9.126012 11.849529
, что соответствует моим экспериментальным данным. Большое спасибо за вашу помощь.