logistic函数(R)渐近线之间的极限getEstimates

Question

我正在使用R中的一个名为nplr的软件包，它代表n参数logistic回归，根据已知浓度制作的标准曲线来量化未知抗原浓度。问题是，当我使用getEstimates (我使用它从已知的y估计x值)时，它是在整个可能值的范围内估计信号强度(y值)的浓度(x值)。这是不好的，因为在附图中可以看到，在上渐近线上，对于相同的y值产生多个x值。此外，函数的下限范围也没有用，因为我们的仪器有一个定量限制，略高于绘制的最小值。

因此，总而言之，我只需要在特定的y值范围内将x值与已知的y值进行匹配。

我认为这可能是nplr包的一个限制，因为我已经阅读了关于它的所有文档，而getEstimates似乎没有这个功能。我正在考虑的一种可能的解决方案是获取nplr输出的逻辑函数的参数，然后使用这些值使用更健壮的包(如ggplot2 )进行绘图。

相关代码如下：

h1fit <- nplr(alldata$conc.h1c1, h1stdp, useLog = FALSE, LPweight = 0.25, npars = "all", method = c("res", "sdw", "gw"), silent = FALSE)
h1estimate <- getEstimates(h1fit, alldata$output.h1c1)

如果我打印h1fit，就会得到绘制回归图所需的参数：

5-P logistic model
Bottom asymptote: -4.114555 
Top asymptote: 0.9847304 
Inflexion point at (x, y): 0.1105439 0.6000539 
Goodness of fit: 0.9999955 
Standard error: 0.03747073 

Example Plot

在正确的方向上的任何推动都是非常感谢的！

Answer 1

我想你观察到的是4PL和5PL曲线的局限性。该曲线只能用于计算顶部和底部渐近线之间的浓度。我的推荐人是这样的：https://www.myassays.com/four-parameter-logistic-regression.html希望这就是你所要求的。

顺便说一句，你有没有尝试过drc包，并与nplr进行了比较？