首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

R,drc包的drm()函数显示为负斜率。即使该图描述为递增特征

R是一种开源的编程语言和环境,用于统计计算和数据可视化。drc包是R语言中的一个扩展包,用于拟合和分析生物学浓度-效应曲线数据。其中的drm()函数用于拟合曲线并生成拟合结果的图形。

当使用drm()函数拟合数据时,有时会出现曲线显示为负斜率的情况。这可能是由于数据本身的特性导致的,也可能是由于参数设置不当引起的。

为了解决这个问题,可以尝试以下几个步骤:

  1. 检查数据:首先,确保输入的数据是正确的,并且没有错误或异常值。可以使用summary()函数或其他统计方法来检查数据的分布和范围。
  2. 调整参数:尝试调整drm()函数的参数,例如使用不同的模型类型、约束条件或初始参数值。可以参考drc包的文档或帮助文件来了解每个参数的作用和推荐值。
  3. 数据转换:如果数据存在非线性关系或异常值,可以尝试对数据进行转换,例如对数转换、平方根转换或指数转换。这可以帮助改善曲线的拟合效果。
  4. 数据子集:如果数据集中存在不同的子集或组别,可以尝试将数据分为子集并分别进行拟合。这可以帮助捕捉不同组别之间的差异。
  5. 可视化分析:除了使用drm()函数生成的图形外,还可以尝试使用其他可视化工具和方法来分析数据。例如,可以绘制原始数据的散点图、拟合曲线的残差图或不同参数设置下的拟合曲线比较图。

总之,当使用drc包中的drm()函数拟合数据时,出现曲线显示为负斜率的情况可能是由于数据本身的特性或参数设置不当引起的。通过检查数据、调整参数、数据转换、数据子集和可视化分析等方法,可以尝试改善曲线的拟合效果。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

R语言非线性方程数值分析生物降解、植物生长数据:多项式、渐近回归、米氏方程、逻辑曲线、Gompertz、Weibull曲线

因此,使用包含R函数非常方便,这可以极大地简化拟合过程。 让我们加载必要。 library(nlme) 曲线形状 曲线可以根据其形状进行简单分类,这对于选择正确曲线来研究过程非常有帮助。...凹/凸曲线描述了非线性关系,通常带有渐近线和无拐点。我们将列出以下最常用曲线类型。 指数方程 指数方程描述递增/递减趋势,具有恒定相对速率。...'drc' 还包含 'EXD.2()' 函数,它拟合了一个稍微不同参数化指数衰减模型: 其中,d与上述模型中a相同,e=1/k。...{r} # drm拟合 summary(model) {r} plot(model, log="", main = "Mic "drc"还包含自启动函数 "MM.3()",其中当 X=0 时...因此,将Michaelis-Methen模型重新参数化以将i=a/b=α/β作为显式参数进行描述。重新参数化方程模型可用于描述杂草密度对产量损失影响。

64160

ISP图像处理之动态范围压缩

而传统显示设备所能显示场景、视频和图像通常受限于硬件设备,通常只能表达出很小一部分亮度范围,比如如常见8比特图像显示0到255整数范围,因此为了能够显示高动态范围影响,需要实现从高动态范围图像...(HDR)到低动态范围图像(LDR)映射,并且不同显示设备出现,需要实现HDR和LDR之间相互转换 ,即动态范围压缩(DRC,Dynamic Range Compression)。...优点:两端线段斜率较小,中间斜率较大,即算法有意地提高中间值像素分辨率。映射曲线两个拐点值视不同图像而定,即它考虑到了图像局部特征变化, 所以不完全是全局算法。...: 另外,引入一个渐变参数a: a = a3/a1 = N2/N1,其中Ni亮度值分布在第i个区间内像素个数,渐变系数值反映了每个区间像素分布递增趋势。...4 算法仿真对比 以10bitHDR图像例,亮度值范围0~1023,分为两个映射区间后曲线表达式: 仿真对比如下: 线性移位算法

2.3K21
  • ISP基础(08)-动态范围压缩

    而传统显示设备所能显示场景、视频和图像通常受限于硬件设备,通常只能表达出很小一部分亮度范围,比如如常见8比特图像显示0到255整数范围,因此为了能够显示高动态范围影响,需要实现从高动态范围图像...(HDR)到低动态范围图像(LDR)映射,并且不同显示设备出现,需要实现HDR和之间相互转换 ,即动态范围压缩(DRC,Dynamic Range Compression)。...优点:两端线段斜率较小,中间斜率较大,即算法有意地提高中间值像素分辨率。映射曲线两个拐点值视不同图像而定,即它考虑到了图像局部特征变化, 所以不完全是全局算法。...另外,引入一个渐变参数a: a = a3/a1 = N2/N1,其中Ni亮度值分布在第i个区间内像素个数,渐变系数值反映了每个区间像素分布递增趋势。...4 算法仿真对比 以10bitHDR图像例,亮度值范围0~1023,分为两个映射区间后曲线表达式: ? 仿真对比如下: 线性移位算法 ? 典型对数映射法 ? 本文算法 ?

    2.2K30

    数字图像处理之表示与描述

    重复1 3)如果没有超过阀值正交距离,结束。 ? 2.3外形特征 用一维函数表达边界方法。 质心角函数:边上点到质心距离,作为夹角函数。 ?...1)构造边界 2)跟踪区域凸边界,记录凸边界进出区域转变点即可实现对边界分割 ? 2.5 区域骨架提取 通过细化(抽骨架)将一个平面区域削减城图形。...边界曲率:斜率变化率(k1-k2)。 ? 边界凸线段点:顶点p1斜率。 边界凹线段点:顶点p2斜率。...3.3矩量 √统计矩:用一维函数描述边界曲线,把边界当作直方图函数,易于实现并且具有对边界形状物理意义 ? (L是边界上点数目, 是边界矩量) ?...4.2纹理 反映像素灰度空间分布属性图像特征 通常变现为局部不规则但宏观有规律性,周期性 常用纹理描述方法 ·统计法(基于图像灰度直方图特性来描述纹理) ·频谱法(分析纹理频域特征) wec0yrg4im.jpeg

    1.4K40

    【深度学习】回归模型相关重要知识点总结

    它是一个图表,在垂直轴上显示所有残差,在 x 轴上显示特征。如果数据点随机散布在没有图案线上,那么线性回归模型非常适合数据,否则我们应该使用非线性模型。...L1 正则化或 lasso 回归通过在成本函数内添加添加斜率绝对值作为惩罚项。有助于通过删除斜率值小于阈值所有数据点来去除异常值。 L2 正则化或ridge 回归增加了相当于系数大小平方惩罚项。...如果 R2 得分为 1,则等式右侧部分变为 0,这只有在我们模型适合每个数据点并且没有出现误差时才会发生。 如果 R2 得分为,则表示等式右侧大于 1,这可能发生在 SSR > SSM 时。...R2缺点: 随着输入特征数量增加,R2会趋于相应增加或者保持不变,但永远不会下降,即使输入特征对我们模型不重要(例如,将面试当天气温添加到我们示例中,R2是不会下降即使温度对输出不重要)。...指标五:Adjusted R2 score 上式中R2R2,n观测数(行),p独立特征数。Adjusted R2解决了R2问题。

    51610

    机器学习回归模型相关重要知识点总结

    它是通过从观察值中减去预测值计算机。 残差是评估回归模型好方法。它是一个图表,在垂直轴上显示所有残差,在 x 轴上显示特征。...L1 正则化或 lasso 回归通过在成本函数内添加添加斜率绝对值作为惩罚项。有助于通过删除斜率值小于阈值所有数据点来去除异常值。 L2 正则化或ridge 回归增加了相当于系数大小平方惩罚项。...如果 R2 得分为 1,则等式右侧部分变为 0,这只有在我们模型适合每个数据点并且没有出现误差时才会发生。 如果 R2 得分为,则表示等式右侧大于 1,这可能发生在 SSR > SSM 时。...R2缺点: 随着输入特征数量增加,R2会趋于相应增加或者保持不变,但永远不会下降,即使输入特征对我们模型不重要(例如,将面试当天气温添加到我们示例中,R2是不会下降即使温度对输出不重要)。...指标五:Adjusted R2 score 上式中R2R2,n观测数(行),p独立特征数。Adjusted R2解决了R2问题。

    1.3K30

    【深度学习】回归模型相关重要知识点总结

    它是一个图表,在垂直轴上显示所有残差,在 x 轴上显示特征。如果数据点随机散布在没有图案线上,那么线性回归模型非常适合数据,否则我们应该使用非线性模型。...L1 正则化或 lasso 回归通过在成本函数内添加添加斜率绝对值作为惩罚项。有助于通过删除斜率值小于阈值所有数据点来去除异常值。 L2 正则化或ridge 回归增加了相当于系数大小平方惩罚项。...如果 R2 得分为 1,则等式右侧部分变为 0,这只有在我们模型适合每个数据点并且没有出现误差时才会发生。 如果 R2 得分为,则表示等式右侧大于 1,这可能发生在 SSR > SSM 时。...R2缺点: 随着输入特征数量增加,R2会趋于相应增加或者保持不变,但永远不会下降,即使输入特征对我们模型不重要(例如,将面试当天气温添加到我们示例中,R2是不会下降即使温度对输出不重要)。...指标五:Adjusted R2 score 上式中R2R2,n观测数(行),p独立特征数。Adjusted R2解决了R2问题。

    30010

    回归问题评价指标和重要知识点总结

    它是通过从观察值中减去预测值计算机。 残差是评估回归模型好方法。它是一个图表,在垂直轴上显示所有残差,在 x 轴上显示特征。...L1 正则化或 lasso 回归通过在成本函数内添加添加斜率绝对值作为惩罚项。有助于通过删除斜率值小于阈值所有数据点来去除异常值。 L2 正则化或ridge 回归增加了相当于系数大小平方惩罚项。...如果 R2 得分为 1,则等式右侧部分变为 0,这只有在我们模型适合每个数据点并且没有出现误差时才会发生。 如果 R2 得分为,则表示等式右侧大于 1,这可能发生在 SSR > SSM 时。...R2缺点: 随着输入特征数量增加,R2会趋于相应增加或者保持不变,但永远不会下降,即使输入特征对我们模型不重要(例如,将面试当天气温添加到我们示例中,R2是不会下降即使温度对输出不重要)。...5、Adjusted R2 score: 上式中R2R2,n观测数(行),p独立特征数。Adjusted R2解决了R2问题。

    1.6K10

    【视频】R语言广义加性模型GAMs非线性效应、比较分析草种耐寒性实验数据可视化

    显示,对于 较小值,对线性预测变量影响大多为负值(低于零),但对于 中间值,它很快就会变为正值(高于零)。然后,它开始在较大值处趋于稳定。我们还可以看看其他层次影响。...以下是一些建议方法: 计算并绘制平均平滑效果:利用适当统计软件(如Rmgcv和ggeffects或margins),可以计算并绘制考虑所有其他预测变量影响平均平滑效果。...使用更高级绘图和摘要工具:采用专门统计绘图和摘要工具(如ggeffects、sjPlot等R),可以方便地生成各种类型效应,包括条件效应、交互效应等,从而更全面地展示GAM复杂结构。...但是,您可以使用与这些相关或独立函数来计算平滑函数一阶导数,并使用图形化工具(如ggplot2)来展示这些斜率。...更清楚地表明,在我们达到 260 附近值之前,斜率是正,超过值,函数将趋于平稳。 如何在结果量表上绘制平滑效应?

    16510

    数据科普:期权希腊字母 | 上(投资必知必会)

    从图中可以梳理出3个特征:一是当基础资产价格增大时候,期权Dela值会增加;二是曲线斜率始终是正,用后面讨论期权 Gamma值来描述就是期权 Gamma值始终正;三是当基础资产价格小于期权执行价格...(6元/股)时,随着基础资产价格增大,曲线斜率递增;相反,当基础资产价格大于执行价格时,曲线斜率递减。...,期权Gamma是基础资产价格递增函数;第2段是基础资产价格略小于和大于期权执行价格,期权 Gamma是基础资产价格递减函数。...此外,无论对于虚值期权还是实值期权,当期权期限比较短时, Gamma是期限递增函数;当期限拉长时,Gamma则变成了期限递减函数。...值在期权期限较短时是期限递减函数,在期限较长时则是期限递增函数;三是当期权期限不断变长时,实值期权、平价期权、虚值期权 Theta将会趋近。

    2.1K82

    irr模型不足_SVM模型

    特征离散化&组合 刚开始觉得,机器学习公司里有现成可以调用,然后把数据灌进去就好了,机器学习到底有啥搞头呢?...仔细想想,这样离散化之后,其实可以近似拟合任意函数了。 特征组合 特征组合就比较简单,比如现在有两个特征A和B,再新增一个A and B特征。... 命令,勉强还是把代码撸出来了。代码逻辑很简单,自己定好一个斜率K=5,然后在边界上下生成一些随机数,高斯分布,均匀分布都可以。...后来想想,样本多时候,其实正样本都不用怎么看了,而样本形成带状物,边缘斜率肯定也是接近5。 改变方法,样本生成时候斜率改成-K,然后标准差调大一些。...能发现,样本多的话,边界还是会向下偏一些(至少比1:1时候。 斜率 (-∞, -1] vs [-1,1] )。这个问题能举一个反例证明就够了。

    30010

    创建模型,从停止死记硬背开始

    N个数据点线性回归成本函数 这里我不再讨论成本函数实际最小化原理。可以说,利用线性代数一些技巧,能够很快找到此成本函数全局最小值,这我们提供了一些最佳斜率和截距拟合参数。...然后我们可以找出这两组球员每场平均分差异。 编码回归模型,如果不是乐透区方式指标变量0,否则为1 下面是显示回归线数据。...现在,将其作为具有分类特征线性回归进行检验。 下面将用R语言显示简单线性回归summary命令结果。 上面已经强调了重要一点,将其与我们使用双样本t检验得到结果进行比较,t值和p值是一样!...使用Rforcats清理位置(Pos)列级别,这里把一些类别合并在一起,得到C,F,G作为位置 然后,我们可以绘制按位置划分职业得分箱形: 位置对NBA球员职业得分影响箱形 我们可能想知道这些组均值是否确实不同...因此,要使用上述模型就需要将输出从[0,1]转换为整个实数R范围。logit 函数是最佳选择,因为它逻辑回归映射:[0,1]→R。 因此,如果输出是由logit函数 产生,可以使用多元回归技术。

    85020

    使用R语言进行时间序列(arima,指数平滑)分析

    为了估计可以使用加性模型描述非季节性时间序列趋势分量,通常使用平滑方法,例如计算时间序列简单移动平均值。 “TTR”RSMA()函数可用于使用简单移动平均值来平滑时间序列数据。...要使用forecast.HoltWinters()函数,我们首先需要安装“预测”R(有关如何安装R说明,请参阅如何安装R)。...) 显示预测误差分布大致以零中心,并且或多或少地正态分布,尽管与正常曲线相比,它似乎略微偏向右侧。...部分相关显示滞后1,2和3部分自相关超过显着边界,,并且随着滞后增加而在幅度上缓慢下降(滞后1:-0.360,滞后2:-0.335,滞后3:-0.321 )。...3之后为零,并且自相关结束零(尽管可能过于突然,因为模型是合适) 一个ARMA(0,1)模型,即q = 1移动平均模型,因为自相关在滞后1之后为零,而部分自相关结束零 一个ARMA(p,

    5K61

    每日一问之鞍点(saddle point)

    在数学中,鞍点或极小值点是函数图形表面上一个点,其正交方向上斜率(导数)均为零(临界点),但不是函数局部极值。一句话概括就是: 一个不是局部极值点驻点称为鞍点。...在数学中,Hessian 矩阵是标量值函数或标量场函数二阶偏导数方块矩阵。它描述了许多变量函数局部曲率,可以用于判定多元函数极值。...假设有一实数函数 f: Rn→ R ,是关于输入 x (x ∈ Rn) 及输出 f(x) ∈ R 之间关系式。...如下所示: 如果 H 在 x 处正定矩阵时,则函数 f 在 x 处有一个局部极小值; 如果 H 在 x 处定矩阵时,则函数 f 在 x 处有一个局部极大值; 如果 H 在 x 处不定矩阵时(即同时有正特征值和特征值...所以,一个简单标准方法验证一个静止点是否一个实数函数鞍点,就是计算该函数点上 Hessian 矩阵。如果 Hessian 矩阵不定,则函数鞍点。

    4.2K11

    NC:儿童和青少年小脑生长模型

    我们拟合了一个规范模型来调查35个解剖ROI中每个区域与年龄相关体积影响。2显示了使用年龄β系数(斜率平均后验分布每个ROI增长。标准化系数用于简化结果之间比较,并且结果按性别进行分层。...小脑前(左小叶V)、后(左小腿I)以及左侧髓体ROI生长轨迹如图2B所示。2A还描述了年龄β系数(斜率性别差异。...与上面描述解剖分割类似,体积、灰质密度(GMD)和白质密度(WMD)标准模型适用于功能分割每个ROI。在4A中,我们再次使用标准化年龄β系数(斜率平均后验分布来可视化这些功能发展轨迹。...这个决定因素被用作测量体素相对于其在标准立体定向空间中体积。5.4 规范模型使用PCNtoolkit python生成小脑解剖和功能亚区域规范模型。...通过说明极端偏差百分比我们可以1)验证,如预期代表性参考模型,大约2.5%典型发展中儿童落在尾部规范分布,和2)显示儿童患自闭症风险偏离,即使个人模式可能显示相当大变化。

    18410

    matlab画图操作(修改坐标轴及字体,加粗,颜色修改,适合论文画图)「建议收藏」

    四个数分别代表距y轴距离、距x轴距离、宽、长 3.matlab线条设置 %绘制一条横线 plot(xlim,[0.32,0.32],'k-','LineWidth',1) 4.子设置 %子代码...:matlab颜色对照 %设置灰度,查上方表格 % c=plot(x1,'LineWidth',0.2); % set(c,'color',[0.41, 0.41, 0.41]); 6.colorbar...') %也或者这样设置图例位置 h=legend('Before DRC','After DRC'); set(h,'FontName','Times New Roman','FontSize',...imwrite(img,'a.png'); % 保存到工作目录下,名字"a.png" 11 消除白色边框 %消除白色边框 ax = gca; outerpos =...在我们使用imagesc()函数对矩阵进行绘制图像时候,经常会出现y轴刻度并不是我们所需要顺序,例如我们需要从下向上依次递增,而我们绘制图片却是从上 向下递增,不符合我们需求,于是有如下解决方案

    13.3K30

    盘一盘 Python 系列 9 - Scikit-Plot

    预测类别的真假来描述“正类类”,预测真 = 正类,预测假 = 类。 真实类别和预测类别的同异来描述“真假”,相同= 真,不同 = 假。...以二分类任务 (识别一个数字是5还是非 5) 例 N = 2 混淆矩阵一般形式和具体例子如下: 看右: 真类:8, 3, 9, 7, 2 - 都是非 5 数字 (类),而且也分类正确。...它是根据不同决策阈值 (decision threshold) 得到不同查全率 R 和查准率 P,再以 R 横坐标,P 纵坐标,画出一条曲线。...R3, R4, R5 再计算五个矩形面积 Si 最后加总,阈值划分越细,曲线越平滑,计算面积值也越精确。...1.6 接受者操作特征曲线 Scikit-Plot 中 plot_roc 函数可以画出用分类问题后每个类别的「接受者操作特征曲线 ROC」和「曲线下面积 AUC」一一对应关系

    1.5K41

    手把手教线性回归分析(附R语言实例)

    首先我们先直观地显示年龄与身高之间关系,画出一张散点图,以年龄age横坐标,身高height纵坐标,R代码如下: > age=18:29 #年龄从18到29岁 > height=c(76.1,77,78.1,78.2,78.8,79.7,79.9,81.1,81.2,81.8,82.8,83.5...2 身高与年龄拟合直线 我们可以看到两个数值,“截距”和“斜率”。无论我们用什么软件来做线性回归(本文中例子统一采用R语言),它都会用某种形式来报告这两个数值。...即将面临另一个问题就是回归模型需要每一个特征都是数值型,而在我们数据框中,我们有3个因子类型特征。很快,我们会看到R线性回归函数如何处理我们变量。...一个改进后散点图矩阵可以用psychpairs.panels()函数来创建。...第3步——基于数据训练模型 用R对数据拟合一个线性回归模型时,可以使用lm()函数。该函数包含在stats添加中,当安装R时,已经被默认安装并在R启动时自动加载好。

    7K32

    梯度下降及其优化

    自点 引射线 ,设 轴正向到射线 转角 ,并设 另一点,且 。这里规定,逆时针方向旋转生成角是正角 ,顺时针方向生成角 。...如果函数 在点 处可微,那么函数点沿任意一个方向 方向导数都存在,且有 其中, ...虽然最速梯度下降限制在连续空间中优化问题,但不断向更好情况移动一小步(即邻近最佳小移动)一般概念可以推广到离散空间。递增带有离散参数目标函数称为爬山(hill climbing)算法。...我么使用沿梯度方向大小 下降步,当梯度是1时,代价函数将下降 。如果二阶导数是函数曲线向下凹陷(向上凸出),因此代价函数将下降比 多。...同样,当Hessian时(所有特征值都是),这个点就是局部极大点。在多维情况下,实际上我么可以找到确定点是否鞍点积极迹象(某些情况下)。

    1.6K30

    从零开始学统计 04 | 协方差与相关性分析

    上图中线斜率,告诉我们细胞中 X 基因表达高,Y基因会表达低,出现相反表达情况。说明两基因具有趋势关系 第三种情况是,一个基因相对另一个基因,并没有显著变化。说明两基因无趋势关系: ?...这些点所在象限,最终值都为正值,也就是说这五个点对总协方差贡献都是正值。 协方差值正,斜率正,这告诉我们当协方差正时,就可以将二者关系分类正趋势。如果协方差,则相反。...协方差优缺点 但是,协方差值并不能告诉我们表示关系直线斜率是陡峭还是平缓,而且也不能反应点距离线是远还是近。协方差唯一能告诉我们是关系斜率正还是。...虽然增加了我们对预测信心,可信度增加了,但是得到结果是二者关系依然很糟。 3. 总结 趋势线时,相关性相反 趋势线正时,相关性正 ?...^2并没有方向,这时候需要结合R描述这两个变量是正相关或负相关

    60810
    领券